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
上传用户：梁雪文以
#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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1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统，提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先，将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围，在此基础上，建立自适应模型来提高系统性能；针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后，针对每个子模型设计相应的擅制器。最后，设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明，所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统，提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理，再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上，建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质，建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后，分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后，采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换，并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题，使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题，考虑系统实际运行数据，提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模，并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明，所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词：非线性系统；多模型方法；自适应控制；模糊聚类；神经网络
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-11
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能源短缺和环境恶化是人类共同面临的挑战。开发新型清洁能源是解决能源短缺和环境恶化的捷径，但是太阳能能源不连续和不稳定的缺点影响其单独使用的效果。为了解决这个问题，可以选择使用多种性质互补的能源联合供电，相互弥补彼此的不足，以达到连续稳定的电能输出。基于双输入直流变换器（Multipk-Input Converter，MC）的光电互补系统相对于风光互补系统而言，在太阳能功率充足时，可以选择将多余的能量进行并网，省去了蕃电池等储能设备，也可大大节约成本，简化控制：而且电网是全天候的，比纯新能源联合系统更加可靠。因此本文将对光电互补系统，研究其拓扑、能量管理和系统参数设计等等在隔离应用的中小功率场合，推挽变换器控制方便，结构简单，应用广泛传统的多输入推挽变换器结构复杂，成本高。通过分析MIC的生成方法，利用脉冲电压源 Pulsating Voltage Source Ce，PⅤSC或者脉冲电流源（Pulsating Curren Source Cell，PCSC）中联或者并联构成简单实用的一族多输入推挽变换器，详细分析了BUCK型PVSC串联构成的双输入推挽变换器的小信号模型和控制方式，为了能够提供交流输出，本文还详细分析了半桥逆变电路的控制方式，并推导出其数学控制模型通过分析系统的工作模式、能量管理策略和不同控制方式对系统的影响，阐叨基于双输入推挽变换器的光电互补系统的工作原理。并对系统软件涉及到的太阳能最大功率跟踪、光电互补控制和逆变控制等算法进行重点研究功率电路参数设计合理与否，直接影响着系统的性能和指标，其中推挽变压器和滤波器的参数设计尤为重要，为此专门给出了硬件参数设计步骤；然后，根据软件算法，设计了控制软件流程图来更清晰的表达软件控制的思想软件参数是影响系统鲁棒性和快速性的另一个关键因素，在硬件设计的基础上，对软件参数进行优化设计，并利用 Simulink软件对设计参数进行仿真分析和修正。然后采用TMS320F2809作为控制芯片，搭建了实验原理样机，并进行了相关验证实验
标签： 推挽变换器
上传时间： 2022-03-16
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目前国家对手机的质量问题越来越重视，公司对于手机质量的客户满意度和返修率也-致关注。其中，GSM手机的射频问题仍然是一个影响手机质量、开发进度和生产效率的重要因素。为了保证产品的品质和性能符合GSM规范和国家标准，需要在手机测试方面建立一套完整、科学的测试体系，为此我们参照GSM规范欧洲标准、国家邮电部移动通信技术规范、国家信息产业部通信行业标准以及日常积累的测试经验编写了这份射频测试规程。本规范的目的是针对研发阶段的GSM手机提供一个较全面测试和校准的指标依据，尽量保证研发阶段GSM手机的点测指标满足FTA，CTA与批量生产点测指标要求，使手机的射频问题尽可能在研发阶段暴露出来并在量产前解决，同时为评估手机的RF点测性能、指标余量、一致性、稳定性提供参考依据，另外为不熟悉测试的新员工提供一些指导。本文主要内容包括射频指标术语解释，发射机和接收机部分射频指标的测试方法，测试结果，测试参考标准等，最后还给出了指标超标的一般分析。1于我们射频知识与经验有限，不足之处请指导
标签： 射频测试
上传时间： 2022-06-20
上传用户：kingwide
一﹑指标要求：. A: f5 b G A( d8 n （１）设计一个4位十进制的频率计其测量范围1Hz~9.999KHz；6 N3 G8 k( U- @ n* A （２）记数过程结束后，保存并显示结果；
上传时间： 2014-01-07
上传用户：妄想演绎师
超声理论与技术的快速发展，使超声设备不断更新，超声检查已成为预测和评价疾病及其治疗结果不可缺少的重要方法。超声诊断技术不仅具有安全、方便、无损、廉价等优点，其优越性还在于它选用诊断参数的多样性及其在工程上实现的灵活性。 全数字B超诊断仪基于嵌入式ARM9+FPGA硬件平台、LINUX嵌入式操作系统，是一种新型的、操作方便的、技术含量高的机型。它具有现有黑白B超的基本功能，能够对超声回波数据进行灵活的处理，从而使操作更加方便，图象质量进一步提高，并为远程医疗、图像存储、拷贝等打下基础，是一种很有发展前景、未来市场的主打产品。全数字B型超声诊断仪的基本技术特点是用数字硬件电路来实现数据量极其庞大的超声信息的实时处理，它的实现主要倚重于FPGA技术。现在FPGA已经成为多种数字信号处理（DSP）应用的强有力解决方案。硬件和软件设计者可以利用可编程逻辑开发各种DSP应用解决方案。可编程解决方案可以更好地适应快速变化的标准、协议和性能需求。 本论文首先阐述了医疗仪器发展现状和嵌入式计算机体系结构及发展状况，提出了课题研究内容和目标。然后从B超诊断原理及全数字B超诊断仪设计入手深入分析了B型超声诊断仪的系统的硬件体系机构。对系统的总体框架和ARM模块设计做了描述后，接着分析了超声信号进行数字化处理的各个子模块、可编程逻辑器件的结构特点、编程原理、设计流程以及ARM处理模块和FPGA模块的主要通讯接口。接着，本论文介绍了基于ARM9硬件平台的LINUX嵌入式操作系统的移植和设备驱动的开发，详细描述了B型超声诊断仪的软件环境的架构及其设备驱动的详细设计。最后对整个系统的功能和特点进行了总结和展望。
上传时间： 2013-05-28
上传用户：sssnaxie
小信号放大器的设计 1. 放大器是射频/微波系统的必不可少的部件。 2. 放大器有低噪声、小信号、高增益、中功率、大功率等。 3. 放大器按工作点分有A、AB、B、C、D…等类型。 4. 放大器指标有：频率范围、动态范围、增益、噪声系数、工作效率、1dB压缩点、三阶交调等。
上传时间： 2016-02-10
上传用户：ggwz258
两台处理机A 和B处理n个作业。设第i个作业交给机器 A 处理时需要时间ai，若由机器B 来处理，则需要时间bi。由于各作 业的特点和机器的性能关系，很可能对于某些i，有ai >=bi，而对于 某些j，j!=i，有aj<bj。既不能将一个作业分开由两台机器处理，也没 有一台机器能同时处理2 个作业。设计一个动态规划算法，使得这两 台机器处理完成这n 个作业的时间最短（从任何一台机器开工到最后 一台机器停工的总时间）。研究一个实例：（a1,a2,a3,a4,a5,a6）= （2,5,7,10,5,2）；（b1,b2,b3,b4,b5,b6）=（3,8,4,11,3,4）
上传时间： 2014-01-14
上传用户：独孤求源
给你A,B两个字符串，检查B串是否是A串的子串，类似于Java的String.indexOf("")。找到匹配失败时的最合适的回退位置，而不是简单的回退到子串的第一个字符（常规的枚举查找方式，是简单的回退到子串的第一个字符，KMP算法的性能分析Java实现实例）*此仅供大家参考、交流，希望对大家有所帮助！
标签： 字符串
上传时间： 2017-05-20
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