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A母<b>usb2</b>.0

  • 除法器的设计本文所采用的除法原理是:对于八位无符号被除数A

    除法器的设计本文所采用的除法原理是:对于八位无符号被除数A,先对A转换成高八位是0低八位是A的数C,在时钟脉冲的每个上升沿C 向左移动一位,最后一位补零,同时判断C的高八位是否大于除数B,如是则C的高八位减去B,同时进行移位操作,将C的第二位置1。否则,继续移位操作。经过八个周期后,所得到的C的高八位为余数,第八位为商。从图(1)可清楚地看出此除法器的工作原理。此除法器主要包括比较器、减法器、移位器、控制器等模块。

    标签: 除法器 除法 符号

    上传时间: 2014-11-23

    上传用户:皇族传媒

  • %radon transform clear all % N=800 n=1:N fs=200 t=n/fs x1=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*5*t.^2

    %radon transform clear all % N=800 n=1:N fs=200 t=n/fs x1=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*5*t.^2)) x2=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*15*t.^2)) x=x1+x2 %N=length(x) % ambifunb(x ) %*****************************************RAT naf=ambifunb(x) htl(abs(naf)) % [wh,rho,theta]=htl(abs(naf)) colormap([0,0,0]) % xlabel( 极半径 ) % ylabel( 角度 ) %**************************************%找出峰值点的坐标,计算初始频率和调频斜率(正确) %找出峰值点的坐标 b=max(max(wh)) [u,a]=find(wh>=0.8*b)

    标签: transform radon clear fs

    上传时间: 2014-10-27

    上传用户:Yukiseop

  • 采用TC2.0作为开发工具

    采用TC2.0作为开发工具,实现学生成绩管理系统的基本功能,包括: A. 学生成绩管理系统界面的设计。 B. 实现以下几个功能模块: 1. 录入学生成绩:以学号为关键字录入某次考试中一科或多科(如语文、数学、英语等)的成绩。 2. 查询学生成绩,包括:(1)按学号查询(只要输入学号,则系统输出相关的成绩)。(2)查询所有的学生的成绩。 3. 修改/删除学生成绩:修改/删除某次考试中某个学生的某科或多科成绩。 4. 统计学生成绩:包括个人总分及平均分,单科下平均分,总分最高分,总分最低分等。 5. 学生成绩排序:条件可为学号,各科成绩等。

    标签: 2.0 TC 开发工具

    上传时间: 2016-06-26

    上传用户:xuanjie

  • 、该个词法分析器要求至少能够识别以下几类单词: a. 关键字:else if int return void while共6个

    、该个词法分析器要求至少能够识别以下几类单词: a. 关键字:else if int return void while共6个,所有的关键字都是保留字,并且必须是小写; b. 标识符:识别与C语言词法规定相一致的标识符,通过下列正则表达式定义:ID = letter (letter | digit)*; c. 常数:NUM=(+ | - |ε)digit digit*(.digit digit* |ε)(e(+ | - |ε) digit digit* |ε),letter = a|..|z|A|..|Z|,digit = 0|..|9,包括整数,如123, -123, +123等;小数,如123.45, +123.45, -123.45;科学计数法表示的常数,如+1.23e3,-2.3e-9; d. 专用符号:+ - * / < <= > >= == != = , ( ) [ ] { } /* */;

    标签: return while else void

    上传时间: 2013-12-08

    上传用户:gtf1207

  • 程序说明:浮点数变为压缩BCD码,保存在以数组中 第1字节的位7:0正,1负.位6:0(位5--0代表小数点前的位数),1(位5--0代表小数 点后0的位数) 2--4字节为压缩BCD码,有

    程序说明:浮点数变为压缩BCD码,保存在以数组中 第1字节的位7:0正,1负.位6:0(位5--0代表小数点前的位数),1(位5--0代表小数 点后0的位数) 2--4字节为压缩BCD码,有效位为7位,3个半字节,最后半个字节请使用者自行放 弃 程序占用资源PSW,A,B,DPTR,R0--R7,SP深度6,RAM 5个放数据 keil 兼容,调用KEIL 的FPMUL子程序。 程序作者:*************陈远征************** 目 的:追求更快的执行速度,与最小的程序代码 发布时间:2003--05--08 编写背景:精通汇编,研究C51半个月。身感C51方便中的不便 研究了几种汇编及KEIL的浮点算法,特做此程序. 声 明:转载时请保留以上的信息

    标签: BCD 字节 程序 浮点数

    上传时间: 2016-07-20

    上传用户:磊子226

  • Program main BIOS image | | /B - Program Boot Block | | /N - Program NVRAM | | /C - Destroy CM

    Program main BIOS image | | /B - Program Boot Block | | /N - Program NVRAM | | /C - Destroy CMOS checksum | | /E - Program Embedded Controller Block | | /K - Program all non-critical blocks | | /Kn - Program n th non-critical block only(n=0-7) | | /Q - Silent execution | | /REBOOT - Reboot after programming | | /X - Don t Check ROM ID | | /S - Display current system s ROMID | | /Ln - Load CMOS defaults

    标签: Program Destroy Block NVRAM

    上传时间: 2016-07-26

    上传用户:wfl_yy

  • 高斯-塞德尔迭代法算法: 设方程组AX=b 的系数矩阵的对角线元素

    高斯-塞德尔迭代法算法: 设方程组AX=b 的系数矩阵的对角线元素 ,M为迭代次数容许的最大值, 为容许误差。 ① 取初始向量 ,令k=0 ② 对 计算 ③ 如果 ,则输出 ,结束;否则执行④, ④ 如果 ,则不收敛,终止程序;否则 ,转②。

    标签: AX 高斯 迭代法 算法

    上传时间: 2014-01-22

    上传用户:集美慧

  • 1. 通过8255A并口来控制LED发光二极管的亮灭。 2. A口控制红灯

    1. 通过8255A并口来控制LED发光二极管的亮灭。 2. A口控制红灯,B口控制黄灯,C口控制绿灯。 3. 输出为0则亮,输出为1则灭。 4. 用8253定时来控制变换时间 。

    标签: 8255A LED 控制 并口

    上传时间: 2013-12-06

    上传用户:cccole0605

  • 采用3D Bresenham算法在两点间划一直线 % This program is ported to MATLAB from: % B.Pendleton. line3d - 3D Bres

    采用3D Bresenham算法在两点间划一直线 % This program is ported to MATLAB from: % B.Pendleton. line3d - 3D Bresenham s (a 3D line drawing algorithm) % ftp://ftp.isc.org/pub/usenet/comp.sources.unix/volume26/line3d, 1992 % % Which is referenced by: % Fischer, J., A. del Rio (2004). A Fast Method for Applying Rigid % Transformations to Volume Data, WSCG2004 Conference. % http://wscg.zcu.cz/wscg2004/Papers_2004_Short/M19.pdf

    标签: Bresenham Pendleton program MATLAB

    上传时间: 2013-12-10

    上传用户:sz_hjbf

  • 停车诱导系统中车位预测模型的研究 摘 要 研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题。首先提出墓于B P神经网络的车位占有预测模型

    停车诱导系统中车位预测模型的研究 摘 要 研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题。首先提出墓于B P神经网络的车位占有预测模型, 同时将自适应 学习速率调整法和加入动量项方法用于改善基本B P神经网络, 优化了学习速率, 减少了训练过程的震荡趋势, 改善了网络的收效 隆。以此为基础实现了停车位的智能预测 0最后, 进行了多种方法比对实验

    标签: 停车诱导 预测模型 城市

    上传时间: 2013-12-17

    上传用户:GavinNeko