基于matlab的Z变换与反Z变换这是一份非常不错的资料，欢迎下载，希望对您有帮助！
标签： matlab
上传时间： 2021-12-24
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集成输入滤波电感与倍流输出电感的推挽正激变换器磁集成部分的分汇总.
标签： 正激变换器
上传时间： 2022-03-17
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无频闪无电解电容AC-DC LED驱动电源的基本概念与反激变换器的介绍，非常不错，受益颇多，感兴趣的可以看看，值得一看。
上传时间： 2022-07-08
上传用户：1208020161
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
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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
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
％电影动画： ％1.首先调用moviein函数对内存初始化.创建一个足够大的矩阵来容纳一系列指定的图形（帧） ％2.调用getframe函数生成每一帧.该函数返回一个矢量，利用这个矢量创建一个电影动画矩阵 ％3.调用movie函数按照指定速度进行指定次数的播放 ％例子2：演示如何实现快速傅立叶变换（exp(j*2*pi/n)）的可视化过程
上传时间： 2015-06-30
上传用户：zsjzc
基于Verilog-HDL的硬件电路的实现 9.3 脉冲计数与显示 9.3.1 脉冲计数器的工作原理 9.3.2 计数模块的设计与实现 9.3.3 parameter的使用方法 9.3.4 repeat循环语句的使用方法 9.3.5 系统函数$random的使用方法 9.3.6 脉冲计数器的Verilog-HDL描述 9.3.7 特定脉冲序列的发生 9.3.8 脉冲计数器的硬件实现
标签： Verilog-HDL parameter 9.3 硬件电路
上传时间： 2013-12-14
上传用户：jeffery
提出了一种离散小波变换域实现图像水印的方法。这种算法充分利用小波变换的特点,把原始图像及水印图像塔式分解,在多分辨率分解后的相同的频段来嵌入水印信息。该方法也利用了人眼视觉特性,算法简单而有效。实验证明,该算法较好地解决了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾,对常见的水印攻击都有较强的鲁棒性。
上传时间： 2014-11-02
上传用户：lo25643
