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选择算法

  • 请用CAJViewer打开.本文在分析研究G729算法原理的基础上

    请用CAJViewer打开.本文在分析研究G729算法原理的基础上,提出了有效实现G729标准 的硬件设计和几种软件优化方法。本文在对语音编解码的相关理论学习和掌 握后对G729标准进行了细致地研究和深入地理解 根据G729实现中对存 储空间和处理器运算速度等各项性能指标的要求,选择合适芯片,设计了实现 G729编解码器的硬件平台 通过对G729标准的详细分析和研究,分别提出 了C语言级、编译器级和算法级的有效优化方法,通过在DSP上实现及仿真, 并且根据主观评价和客观计算结果验证该算法的可行性。

    标签: CAJViewer G729 算法原理

    上传时间: 2014-01-10

    上传用户:kernaling

  • 一个遗传算法 这是一个非常简单的遗传算法源代码

    一个遗传算法 这是一个非常简单的遗传算法源代码,是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的,Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少,实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码,用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值,其中的目标函数只能取正值;且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交和均匀变异。如果用 Gaussian变异替换均匀变异,可能得到更好的效果。代码没有任何图形,甚至也没有屏幕输出,主要是保证在平台之间的高可移植性。读者可以从ftp.uncc.edu, 目录 coe/evol中的文件prog.c中获得。要求输入的文件应该命名为‘gadata.txt’;系统产生的输出文件为‘galog.txt’。输入的 文件由几行组成:数目对应于变量数。且每一行提供次序——对应于变量的上下界。如第一行为第一个变量提供上下界,第二行为第二个变量提供上下界,等等。

    标签: 算法 源代码

    上传时间: 2013-12-20

    上传用户:myworkpost

  • Java选择排序法

    Java选择排序法,用来对数组的排序算法

    标签: Java 排序

    上传时间: 2014-01-06

    上传用户:wang0123456789

  • LL(1)文法判定算法,LL(1)文法使用的是确定的自顶向下的分析技术。LL(1)的含义是:第一个L表明自顶向下分析是从左向右扫描输入串

    LL(1)文法判定算法,LL(1)文法使用的是确定的自顶向下的分析技术。LL(1)的含义是:第一个L表明自顶向下分析是从左向右扫描输入串,第2个L表明分析过程中将使用最左推导,1表明只需向右看一个符号便可决定如何推导,即选择哪个产生式(规则)进行推导。 LL(1)文法的判别需要依次计算FIRST集、FOLLOW集和SELLECT集,然后判断是否为LL(1)文法,最后再进行句子分析。

    标签: LL 算法 分析技术

    上传时间: 2016-03-01

    上传用户:cccole0605

  • 分类算法

    分类算法,采用bagging方法来选择训练集,《机器学习及java实现》里面的

    标签: 分类算法

    上传时间: 2016-03-09

    上传用户:lnnn30

  • 用VC++实现的高斯平滑算法

    用VC++实现的高斯平滑算法,选择图片后选择功能项,会出现经过高斯平滑后的图像

    标签: VC 高斯 算法

    上传时间: 2014-01-10

    上传用户:evil

  • 排序算法比较:直接插入排序、折半插入排序

    排序算法比较:直接插入排序、折半插入排序,起泡排序、快速排序、选择排序、堆排序,/基数排序/,希尔排序法,共八种

    标签: 排序 排序算法 比较

    上传时间: 2013-12-11

    上传用户:qq21508895

  • 用遗传算法解决旅行商问题

    用遗传算法解决旅行商问题,并用图形界面显示出来。比较了分别采用轮盘赌选择算子和锦标赛选择算子的遗传算法求解TSP问题的性能,包括:运行时间、进化总代数和最优解质量。 结果曲线可以用图形显示出来。

    标签: 算法 旅行商问题

    上传时间: 2013-12-12

    上传用户:linlin

  • VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的

    VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,SVM文本分类器会出现过学习现象,并且特征数越多越明显,特征选择是必需的.通过估计函数集的VC维,基于结构风险最小化理论对此问题进行分析,得出的结论跟实验结果相符.

    标签: SVM 多项式 风险 准则

    上传时间: 2013-12-01

    上传用户:c12228

  • 利用人工智能的经典算法实现迷宫游戏;里面的A星(a*)算法可以很方便的移植到应用程序中

    利用人工智能的经典算法实现迷宫游戏;里面的A星(a*)算法可以很方便的移植到应用程序中,可以选择机器人,人工行走,选择背景,选择迷宫等,这是初级版本,高级版本正在修改。

    标签: 算法 人工智能 移植 应用程序

    上传时间: 2016-03-21

    上传用户:zhaoq123