数据结构课程设计 数据结构B+树 B+ tree Library
上传时间： 2013-12-31
上传用户：semi1981
本函数利用调用库函数的方法实现了实函数快速傅里叶变换
上传时间： 2013-12-08
上传用户：skhlm
实验目的 通过上机实习,加深对语法制导翻译原理的理解,掌握将语法分析所识别的语法成分变换为中间代码的语义翻译方法. 实验要求 采用递归下降语法制导翻译法,对算术表达式、赋值语句进行语义分析并生成四元式序列。 实验的输入和输出 输入是语法分析提供的正确的单词串，输出为三地址指令形式的四元式序列。 例如：对于语句串 begin a:=2+3*4 x:=(a+b)/c end# 输出的三地址指令如下： （1） t1=3*4 （2） t2=2+t1 （3） a=t2 （4） t3=a+b （5） t4=t3/c （6） x=t4
上传时间： 2017-09-27
上传用户：hjshhyy
基于labview的频率响应函数与数字滤波实验，具体步骤和操作流程
上传时间： 2018-04-22
上传用户：小齐同学
该文档为C语言程序设计教程--函数与预处理命令总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，，，，，
标签： C语言
上传时间： 2022-07-29
上传用户：
系列1：matlab之入门教学视频（视频+数据+代码+源文件） 系列2：Matlab之函数与运算（视频+源文件） 系列3：Matlab之技术讲解（视频+PPT） 系列4：Matlab之实例讲解(视频+PPT） 系列5：Matlab编程实验教程（视频+代码） 系列6：Matlab之编程实验教程习题（视频+代码)
标签： 封装
上传时间： 2013-07-05
上传用户：eeworm
提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解，以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入，选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理，最终实现语音信号的信噪分离，去除语音信号中的噪声。仿真结果表明，该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。
上传时间： 2013-10-14
上传用户：恋天使569
利用正态频率调制技术从噪声产生源头上降低了开关变换器的电磁干扰。简单地分析了具有不变概率密度分布的离散随机信号频率调制降低开关变换器EMI噪声的原理，并试制了一台正态频率调制开关变换器电源样机。给出了开关管电流信号的频谱以及传导干扰测试的结果。实验结果表明该技术能有效降低开关谐波峰值，使开关变换器易于通过EMI测试，具有应用的前景。
上传时间： 2014-12-24
上传用户：蒋清华嗯
Hopfield 网——擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式——决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元j、i间的权重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的总数 ap(s)：第p个模式的第s个要素（-1或1） wij：第j个神经元与第i个神经元间的权重 i = j时，wij=0，即各神经元的输出不直接返回自身。 2)想起模式： 神经元输出值的初始化 想起时，一般是未知的输入。设xi(0)为未知模式的第i个要素（-1或1） 将xi(0)作为相对应的神经元的初始值，其中，0意味t=0。 反复部分：对各神经元，计算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神经元总数 f（）--Sgn（） θi—神经元i发火阈值 反复进行，直到各个神经元的输出不再变化。
上传时间： 2015-03-16
上传用户：JasonC
//在tc3.0++在运行 //a数组用于随机产生1-6数表示每个方格后面的图形.用inita()函数来实现 //c数组用于记录方格的状态,用字符L(lock)表示没有打开的方格 //D(delete)表示已消去的方格.O(open)表示打开的方格. //变量m表示按回车键的有效次数.也是记忆力参数,越小记忆力越好 //变量xpos,ypos用于表示当前光标所在的位置 //(x1,y1),(x2,y2)用于记录打开的两个方格的位置 //judge()函数用于控制光标范围,使其不能移出长方形 //win()函数用于判断游戏是否过关，通过判断每个方格是否全是 D 状态 //xago,yago 用于记录移动前的位置 //ax,ay表示行列式的行与列,用它们来控制游戏的关数,ax位于3-6之间，ay位于4-7之间 //z来控制方格后的图形 //第一关后面的图形用1-6代表的图形.第二关后面的图形用0-9十个数。第三关后面的图形用A-O十五个字母, //第四关后面的图形用A-T二十一个字母
上传时间： 2015-06-19
上传用户：hgy9473
