原创的线性方程组求解程序，包括Jacobi迭代，高斯消去法，Gauss-Seidel迭代三种求解算法。
上传时间： 2014-01-03
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将编码的差分跳频系统等效为串行级联码，充分利用频率转移函数所产生的网格关联信息， 采用软输入软输 算法，进行类Turbo串行迭代译码，能有效改善系统的误比特性能． 此，如何实现差 分跳频系统串行级联结构的外编码器和频率转移函数(( 函数)的匹配设计是值得深入研究的问题．基 于互信息的外信息转移图(ExIT)能有效预测迭代译码的收敛特性，并根据E xlT选择适当的内、外码 进行级联．采用基于互信息的Exn、用分析差分跳频串行级联结构中外编码器和G函数的外信息转移 过程，提出了一种采用ExIT图选择G函数及外编码器的方法．通过对陔l方法的理论分析和性能仿真， 结果表明，在一定的输入先验信息量条件下，信噪比越高，G函数输 互信息量越大；在给定信噪比条件 下，不同G 函数刘 应的输出互信息量随输入先验信息量增长速度不同，能有效实现对性能较好的G 函 数的选择；对于给定G甬数，在不同外编码方式下，通过E xlT阁能得到迭代译码收敛的门限值；能反应 出不同编码方式下的收敛特性的好坏，从而实现外编码器和G函数的匹配设计．
标签： 南京大学学报
上传时间： 2015-04-27
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将编码的差分跳频系统等效为串行级联码，充分利用频率转移函数所产生的网格关联信息， 采用软输入软输 算法，进行类Turbo串行迭代译码，能有效改善系统的误比特性能． 此，如何实现差 分跳频系统串行级联结构的外编码器和频率转移函数(( 函数)的匹配设计是值得深入研究的问题．基 于互信息的外信息转移图(ExIT)能有效预测迭代译码的收敛特性，并根据E xlT选择适当的内、外码 进行级联．采用基于互信息的Exn、用分析差分跳频串行级联结构中外编码器和G函数的外信息转移 过程，提出了一种采用ExIT图选择G函数及外编码器的方法．通过对陔l方法的理论分析和性能仿真， 结果表明，在一定的输入先验信息量条件下，信噪比越高，G函数输 互信息量越大；在给定信噪比条件 下，不同G 函数刘 应的输出互信息量随输入先验信息量增长速度不同，能有效实现对性能较好的G 函 数的选择；对于给定G甬数，在不同外编码方式下，通过E xlT阁能得到迭代译码收敛的门限值；能反应 出不同编码方式下的收敛特性的好坏，从而实现外编码器和G函数的匹配设计．
标签： G函数
上传时间： 2015-04-27
上传用户：xiefuai
用测频法测量频率 单片机汇编语言程序 测量高频率准确
标签： 单片机测频法
上传时间： 2016-01-13
上传用户：20140741
这是数字信号处理的相关于系统及系统响应实验的报告
上传时间： 2016-06-23
上传用户：大王来巡山
本书以热分析动力学方程为主线,汇集了20世纪后50年国内外热分析动力学研究的最新学术成果.本书内容共分三部分:第一部分包括热分析动力学理论、方法和技术的回顾;两类动力学方程和三类温度积分式的数学推导;最概然机理函数的推断.第二部分系统地总结了近50年发展起来的用微、积分法处理热分析曲线的成果.第三部分涉及动力学补偿效应的研究;热爆炸临界温度的估算;动力学参数的数值模拟;诱导温度与诱导时间的关系;定温热分析曲线分析法.
上传时间： 2016-07-11
上传用户：yqstar
《模拟城市》(SimCity)是美国艺电出品的一个城市建造(City-building game)的电子游戏，首部作品发售于1989年，是Maxis的第一个产品。最初发行的平台为DOS，之后又陆续推出了麦金塔、Windows与超级任天堂等平台上的版本。当前该系列的版权所有者以及发行商为美国艺电(EA)。 2008年1月10日，EA以GPL协议开放原始版本，更名为Micropolis，特别针对OLPC。 在2013年EA/Maxis发布了全新的《模拟城市》系列游戏，将游戏名称定为与1989年相同的名称《模拟城市》，并且通过Origin平台才可以进行游戏。在Maxis被问道这款游戏是否叫做“模拟城市5”的时候，Maxis说，这款游戏不是《模拟城市4》的迭代，而是一款全新的游戏，我们叫他《模拟城市》。国内外的《模拟城市》粉丝们将它叫做《模拟城市(2013)》或者“SC(2013)”。 为了相互区别Maxis的第一部和第五部作品，本词条用游戏发布时间分别命名为《模拟城市(1989)》和《模拟城市(2013)》。EA/Maxis官方目前分别称之为：Micropolis和SimCity(港台译名：模拟城市)。
上传时间： 2016-10-22
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数字滤波是数字信号处理的重要基础，数字信号处理主要是研究用数字或符号的序列来表示信号波形，并用数字的方式去处理这些序列，把它们改变成在某种意义上更希望的形式，以便估计信号的特征参量，或削弱信号中的多余分量和增强信号中的有用分量。数字滤波器在对信号的过滤、检测与参数估计等处理过程中，是使用最为广泛的一种线性系统.
上传时间： 2017-02-27
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图片处理和图片特征提取一直是图像识别的重点研究方向，采用python进行图片处理和图片特征提取非常有效方便
上传时间： 2018-11-01
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K-Means算法是最古老也是应用最广泛的聚类算法，它使用质心定义原型，质心是一组点的均值，通常该算法用于n维连续空间中的对象。 K-Means算法流程 step1：选择K个点作为初始质心 step2：repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 例如下图的样本集，初始选择是三个质心比较集中，但是迭代3次之后，质心趋于稳定，并将样本集分为3部分 我们对每一个步骤都进行分析 step1：选择K个点作为初始质心 这一步首先要知道K的值，也就是说K是手动设置的，而不是像EM算法那样自动聚类成n个簇 其次，如何选择初始质心 最简单的方式无异于，随机选取质心了，然后多次运行，取效果最好的那个结果。这个方法，简单但不见得有效，有很大的可能是得到局部最优。 另一种复杂的方式是，随机选取一个质心，然后计算离这个质心最远的样本点，对于每个后继质心都选取已经选取过的质心的最远点。使用这种方式，可以确保质心是随机的，并且是散开的。 step2：repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 如何定义最近的概念，对于欧式空间中的点，可以使用欧式空间，对于文档可以用余弦相似性等等。对于给定的数据，可能适应与多种合适的邻近性度量。
上传时间： 2018-11-27
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