实验源代码 //Warshall.cpp #include<stdio.h> void warshall(int k,int n) { int i , j, t; int temp[20][20]; for(int a=0;a<k;a++) { printf("请输入矩阵第%d 行元素:",a); for(int b=0;b<n;b++) { scanf ("%d",&temp[a][b]); } } for(i=0;i<k;i++){ for( j=0;j<k;j++){ if(temp[ j][i]==1) { for(t=0;t<n;t++) { temp[ j][t]=temp[i][t]||temp[ j][t]; } } } } printf("可传递闭包关系矩阵是:\n"); for(i=0;i<k;i++) { for( j=0;j<n;j++) { printf("%d", temp[i][ j]); } printf("\n"); } } void main() { printf("利用 Warshall 算法求二元关系的可传递闭包\n"); void warshall(int,int); int k , n; printf("请输入矩阵的行数 i: "); scanf("%d",&k); 四川大学实验报告 printf("请输入矩阵的列数 j: "); scanf("%d",&n); warshall(k,n); }
上传时间： 2016-06-27
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#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩阵A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //为向量b分配空间并初始化为0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //为向量A分配空间并初始化为0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析构中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"请输入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"请输入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"个:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分别求得U，L的第一行与第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分别求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"计算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"计算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
标签： 道理特分解法
上传时间： 2018-05-20
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示波器是利用电子示波管的特性，将人眼无法直接观测的交变电信号转换成图像，显示在荧光屏上以便测量的电子测量仪器。它是观察数字电路实验现象、分析实验中 的问题、测量实验结果必不可少的重要仪器。示波器由示波管和电源系统、同步系统、X轴偏转系统、Y轴偏转系统、延迟扫描系统、标准信号源组成。
标签： 示波器
上传时间： 2021-11-27
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激光雷达是激光技术和雷达技术相结合的产物，其工作原理与传统雷达基本相同，都是通过雷达发射信号，由接收系统收集从目标返回的信号，并对其进行观察和处理来发现目标、测量目标的坐标和运动参数等1-7].由于激光雷达发射的激光频率较微波高几个数量级，故频率的量变使得激光雷达技术产生了质的变革.因此，激光雷达在精度、分辨率、抗干扰性和某些特定参数测量能力方面都是普通雷达所无法比拟的.雷达系统的核心部分是三维成像激光雷达信号处理系统，其处理的数据量大、实时性要求高，因此，对信号处理系统的设计要求很高，由于FPGA运算速度快、实时性好，在数字信号处理方面有明显的优势，故设计一种基于FPGA和MCU的三维成像激光雷达信号处理系统，具有重要的现实意义.1成像激光雷达原理与系统方案设计激光雷达系统由雷达发射系统、接收系统、控制系统和信号处理系统等部分构成，其原理框图见图1.发射系统与接收系统用于发射一定的激光波束并接收目标的反射光信号，同时将光信号转化为电信号，包括激光器、光电探测器、发射光学系统和接收光学系统几部分；信号处理系统是将光电探测器接收到的信号进行放大，并从信号中提取有用信息，然后将这种信息转化为所需要的信号形式，包括前置放大、信号处理和数据采集等部分；处理与显示系统是整个成像系统的终端部分，其功能是将采集到的数据形成图像并显示.
上传时间： 2022-06-24
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⑴ 提供简单命令 A、通过串口加载程序到指定内存 B、将程序烧写到 NANDFLASH 指定位置 C、LCD 操作函数 I、画点 II、画线 III、画圆 IV、显示图像 ⑵ bootloader 具备自我更新能力 ⑶ bootloader 可以启动 LINUX ⑷ 能通过网络传输文件（FTP/UDP）
上传时间： 2016-06-18
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图像检索的代码b
上传时间： 2015-02-04
上传用户：奇奇奔奔
JPEG图像生成器 自己做JPEG图象 很牛B哦
上传时间： 2013-11-28
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A) 实现虚拟存储B) 实现对文件的按名存取C) 实现对文件的按内容存取D) 实现对文件的 高速输入输出(17) 分页显示当前文件 ... A) 执行SPLIB B) 执行SPDOS C) 装载拼音模块D) 装载五笔字型输入模块(32) 在汉字输入状态下,按下Shift+a组合键后,输入了＿＿。
上传时间： 2013-12-23
上传用户：zhoujunzhen
学生信息查询系统C语言实现 包含的功能有: 1、 系统功能选择菜单：提供了5个功能 A、 按“班级＋平均成绩”显示原始数据 B、 输入学号，显示学生档案，并可选择用顺序查找或者折半查找去实现 C、 输入不完全的学生姓名即可模糊查找学生档案。 D、 输入班级及课程即可统计平均分，优秀率及及格率。 2、 数据显示函数 3、 学号查找函数 4、 模糊查找函数 5、 成绩统计函数
上传时间： 2014-08-20
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车牌定位－－－VC++源代码程序 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2013-11-26
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