数字信号处理的应用之一是从含有加性噪声的信号中去除噪声。现有被噪声污染的信号x[k]=s[k]+d[k],式中： 为原始信号d[k]为均匀分布的白噪声。 （1）分别产生50点的序列s[k]和白噪声序列d[k],将二者叠加生成x[k],并在同一张图上绘出x0[k],d[k]和x[k]的序列波形。 （2）均值滤波可以有效去除叠加在低频信号上的噪声。已知3点滑动平均数字滤波器的单位脉冲响应为h[k]=[1,1,1 k=0,1,2],计算y[k]=x[k]*h[k],在同一张图上绘出前50点y[k],s[k]和x[k]的波形，比较序列y[k]和s[k]。
上传时间： 2015-08-19
上传用户：Andy123456
一般文献对A—B效应的分析不够明了，作者就此问题进行了探究，力求寻求一种既省时又省力简单明了的方法，试着用费曼的的路径积分理论定量地分析由矢势A和标∞势所致的A_B效应及超导量子干涉效应、介观体系中的A_B效应等这些前沿领域的课题。
上传时间： 2014-01-27
上传用户：372825274
b+tree树的java实现。 是一个框架， 可以往里加新的东西， 实现复杂的功能
上传时间： 2015-08-20
上传用户：84425894
/* * EULER S ALGORITHM 5.1 * * TO APPROXIMATE THE SOLUTION OF THE INITIAL VALUE PROBLEM: * Y = F(T,Y), A<=T<=B, Y(A) = ALPHA, * AT N+1 EQUALLY SPACED POINTS IN THE INTERVAL [A,B]. * * INPUT: ENDPOINTS A,B INITIAL CONDITION ALPHA INTEGER N. * * OUTPUT: APPROXIMATION W TO Y AT THE (N+1) VALUES OF T. */
标签： APPROXIMATE ALGORITHM THE SOLUTION
上传时间： 2015-08-20
上传用户：zhangliming420
高级树,介绍各种高级树的原理,如B+树,策略树,等
上传时间： 2014-01-01
上传用户：牛布牛
本程序使用于爱思51-B型高级用户板功能测试及演示,是用asm写的，有要的朋友可以下下，
上传时间： 2015-08-26
上传用户：lmeeworm
A six people s rushing replies an implement, use some s switches in toggle switch K0 ~ K5 is that ON accomplishes when rushing to reply button , nobody rush to answer, 6 numerical code circulation takes turns at demonstrating 1 ~ 6 (horse races) , who rushes to reply the numerical code stops having a ride on a horse , first, whose serial number, has simultaneous light of 6 numerical codes again afterwards the key presses down. System denies responding to, until this place is OFF batch , the wheel restoring 1 ~ 6 horse races starting time as soon as rushes to answer.
标签： implement switches rushing replies
上传时间： 2013-12-27
上传用户：l254587896
高斯亚当消去法 GAUSSJ(A[],N,B[])用这个子过程实现高斯亚当消去法
上传时间： 2015-08-29
上传用户：541657925
BackProp算法：经典的B-P算法.
上传时间： 2014-11-22
上传用户：xc216
1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-08
上传用户：songrui
