随即产生8个a-z和A-Z和0-9的字符串
上传时间： 2013-12-18
上传用户：SimonQQ
对输入的一有理Z变换表达式（输入分子和分母系数序列），分别画出： （1）零极点图 （2）z在单位圆上时z变换所对应的DTFT的幅度谱和相位谱 （3）逆z变换所得序列，在各种不同的收敛域下（包括了右边序列，左边序列和双边序列的情况）
上传时间： 2015-06-02
上传用户：英雄
实验描述：分布式数据库的算法partition的具体实现。即通过该算法找到关系数据库最优分裂点，使得结果最优。 算法思想： 1、 首先根据所输入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 对CA矩阵中划分点预先设在n-1处，并将属性列分成两个集合，TA和BA，TA中的元为：{ A1 、A2 …… An-1 },BA中的元素为：{ An} 3、 确定集合TQ、BQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 计算出CTQ、CBQ、COQ这些值，其中CTQ= ，CBQ= ，COQ= 5、 通过划分点的第次移动分别计算出z=CTQ*CBQ-COQ2 6、 对取到的z的最大值处标记，为分割点 7、 对CA进行调整，重复计算得到最终z的最大值点，对CA矩阵进行划分 8、 对上述算法进行修改，将得到的最大z值的分割点和次大的分割点都记录下来，得到两个分割，则将原有的属性集划分成三部分。 该算法的目的是找到独立存取的属性集合或者分别的应用集。比如说，如果可以找到两个属性A1,A2,他们只是被q1读取，而A3,A4被q2,q3读取，这样在分裂的时候可以确定。算法就是找到这些组。另外为了简单化起见，我命令refj(qi)全部等于1.
上传时间： 2015-06-04
上传用户：13160677563
实验描述：分布式数据库的算法partition的具体实现。即通过该算法找到关系数据库最优分裂点(2个），使得结果最优。 1、 首先根据所输入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 对CA矩阵中划分点预先设在n-1处，并将属性列分成3个集合，TA和BA和MA， 3、 确定集合TQ、BQ,MQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, MQ={ qj| AQ(qi) MA},OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 计算出CTQ、CBQ、CMQ、COQ这些值，其中CTQ= ，CBQ= ，CMQ= ，COQ= 5、 通过划分点的第次移动分别计算出z=CTQ*CBQ*CMQ-COQ3 6、 对取到的z的最大值处标记，为分割点 7、 对CA进行调整，重复计算得到最终z的最大值点，对CA矩阵进行划分 对上述算法进行修改，将得到的最大z值的分割点和次大的分割点都记录下来，得到两个分割，则将原有的属性集划分成三部分。
上传时间： 2015-06-04
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能分班系统采用Z线分班方法：即由系统自动抽签(也可由班主任抽签)，然后系统根据抽签结果进行自动分班。假设4个班的抽签结果为：4、3、2、1，则第一轮按4、3、2、1的顺序抽取学生，第二轮按1、2、3、4的顺序抽取学生，第三轮按4、3、2、1的顺序抽取学生，第四轮按1、2、3、4的顺序抽取学生，如止反复，直到全部学生抽完。Z线分班方法如下图： 分班的首要条件是各班男女比例尽量相同；各班的成绩尽量平均；同名学生尽量分开。根据学校情况还可另设5个条件。 智能分班系统具有以下特点： ◆ 切合实际 ◆ 速度快捷 ◆ 功能强大 ◆ 操作简单
上传时间： 2013-12-17
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报童问题的计算机仿真 ％tm一轮实验的预定模拟天数 ％t一轮实验的仿真天数累积值 ％z订报量 ％z 最优订报量 ％g订报量z之上界 ％s1损失值之累计值 ％s最小损失值值 ％r按概率分布产生随机售报量样本
上传时间： 2013-12-17
上传用户：dengzb84
zheshi ge hao dongxi a wo jue de ta yiding shihe da jia de qing kan
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上传时间： 2013-12-19
上传用户：tfyt
z i p
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上传时间： 2014-07-12
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电动平台, 控制X,Y,Z轴移动,能计数
上传时间： 2013-12-10
上传用户：whenfly
信号与系统基础知识包括连续信号与模型、离散信号与模型；常用信号变换包括Z变换、Chirp Z变换、FFT变换、DCT变换和Hilbert变换等；离散系统结构包括IIR、FIR和Lattice结构；IIR滤波器设计包括模拟和数字低通、高通、带通与带阻滤波器设计，以及基于冲激响应不变法和双线性Z变换法的IlR滤波器设计等；FIR滤波器设计包括基于窗函数、频率抽样法和切比雪大逼近法的FIR滤波器设计；平稳信号分析包括经典功率谱估计、基于参数模型的功率谱估计和基于非参数模型的功率谱估计；非平稳信号分析包括STFT变换、Gabor展开、Wigner-Ville分布与Choi-Williams分布；非高斯信号分析包括基于非参数法的双谱估计、基于参数模型的双谱估计，以及双谱估计的应用；信号处理的GUI实现包括滤波器设计与分析的FDATool工具和滤波器设计与信号分析的SPTool工具。
上传时间： 2013-12-26
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