搜索：Kip Irvine
找到约 9 项符合「Kip Irvine」的查询结果
结果 9
https://www.eeworm.com/dl/644/393097.html
汇编语言
电子工业出版社出版.Kip R.Irvine 著.Intel汇编语言程序设计（第四版）
电子工业出版社出版.Kip R.Irvine 著.Intel汇编语言程序设计（第四版）
https://www.eeworm.com/dl/646/204064.html
通讯编程文档
Community中的程序,由Tom Irvine编制的。它的使用方法:在Matlab Command Window中输入 >>zoomfft 将显示出要求输入...我是新手,请教个问题:
Community中的程序,由Tom Irvine编制的。它的使用方法:在Matlab Command Window中输入 >>zoomfft 将显示出要求输入...我是新手,请教个问题:通过FFT可求出所分析信号的实部、虚部。也可以据此求出模。那么在频谱分析中用的是实部还是... ...
https://www.eeworm.com/dl/646/204066.html
通讯编程文档
Community中的程序,由Tom Irvine编制的。它的使用方法:在Matlab Command Window中输入 >>zoomfft 将显示出要求输入...我是新手,请教个问题:
Community中的程序,由Tom Irvine编制的。它的使用方法:在Matlab Command Window中输入 >>zoomfft 将显示出要求输入...我是新手,请教个问题:通过FFT可求出所分析信号的实部、虚部。也可以据此求出模。那么在频谱分析中用的是实部还是... ...
https://www.eeworm.com/dl/646/204067.html
通讯编程文档
Community中的程序,由Tom Irvine编制的。它的使用方法:在Matlab Command Window中输入 >>zoomfft 将显示出要求输入...我是新手,请教个问题:
Community中的程序,由Tom Irvine编制的。它的使用方法:在Matlab Command Window中输入 >>zoomfft 将显示出要求输入...我是新手,请教个问题:通过FFT可求出所分析信号的实部、虚部。也可以据此求出模。那么在频谱分析中用的是实部还是... ...
https://www.eeworm.com/dl/641/401496.html
数学计算
一个关于FFT应用的例子
一个关于FFT应用的例子，This program calculates the Waterfall FFT of a time history，by Tom Irvine
https://www.eeworm.com/dl/518/388851.html
数值算法/人工智能
决策树算法C4.5源码, The directory Data contains some sample datasets. Many interesting data collections
决策树算法C4.5源码,
The directory Data contains some sample datasets. Many interesting data
collections are maintained by the University of California, Irvine, in a
data repository
https://www.eeworm.com/dl/644/358784.html
汇编语言
想学习汇编语言的
想学习汇编语言的，可以来看看了。《Intel汇编语言程序设计》的例子源码（作者Kip R.Irvine)
该书籍的英文名称:Assembly Language for Intel-Based Computers
https://www.eeworm.com/dl/846990.html
技术资料
UCINET软件实用指南，整体网分析讲义——UCINET 软件应用
UCINET软件是由加州大学欧文（Irvine）分校的一群网络分析者编写的。现在对该软件进行扩展的团队是由斯蒂芬·博加提（Stephen Borgatti）、马丁·埃弗里特（Martin·Everett）和林顿·弗里曼（Linton Freeman）组成的。社会网络分析法包括中心性分析、子群分析、角色分析和基于置换的统计分析等。另外 ...
https://www.eeworm.com/dl/893488.html
技术资料
一种基于频繁模式的时间序列分类框架
摘 要：如何提取和选择时间序列的特征是时间序列分类领域两个重要的问题。该文提出MNOE(Mining Non-Overlap Episode)算法计算时间序列中的非重叠频繁模式，并将其作为时间序列特征。基于这些非重叠频繁模式，该文提出EGMAMC(Episode Generated Mixed memory Aggregation Markov Chain)模型描述时间序列 ...