本实训是有关线性表的顺序存储结构的应用，在本实训的实例程序中，通过C语言中提供的数组来存储两个已知的线性表，然后利用数组元素的下标来对线性表进行比较。通过对本实训的学习，可以理解线性表在顺序存储结构下的操作方法。 在实训中，我们设A=（a1,a2,…,an）和B=（b1,b2,…,bm）是两个线性表，其数据元素的类型是整型。若n=m,且ai=bi,则称A=B 若ai=bi，而aj<bj,则称A<B；除此以外，均称A>B。设计一比较大小的程序。
上传时间： 2014-01-14
上传用户：www240697738
（1）Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识，采用脉冲序列作为辅助系统模型，用 计算输出数据 ；用原输出数据 计算 ，用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。 （2）M.dat,wnoise1.dat分别为M和白噪声序列。Wnoise1.dat的长度为700，wnoise2.dat的长度为1000。Msls6.c为N=600的程序，Msls8.c为N=800的程序。 （3）程序运行后，生成的两个h文件为产生的脉冲响应函数。Msls6.dat为msls6.c的参数估计结果，msls8.dat为msls8.c的参数辨识结果。分别如下所示： a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 （4）由数据结果可以看出，采用msls辨识方法估计精度要比els法的估计精度差一些。尤其是噪声参数c2的估计误差不在1％以内。这是由于msls法计算上较为简便，计算上的简化就带来了估计精度上的误差。由N=600和N=800相比较，可以看出当N增大时，误差有所减小。理论上当N趋于无穷时， 。
上传时间： 2016-10-19
上传用户：恋天使569
两台处理机A 和B处理n个作业。设第i个作业交给机器 A 处理时需要时间ai，若由机器B 来处理，则需要时间bi。由于各作 业的特点和机器的性能关系，很可能对于某些i，有ai >=bi，而对于 某些j，j!=i，有aj<bj。既不能将一个作业分开由两台机器处理，也没 有一台机器能同时处理2 个作业。设计一个动态规划算法，使得这两 台机器处理完成这n 个作业的时间最短（从任何一台机器开工到最后 一台机器停工的总时间）。研究一个实例：（a1,a2,a3,a4,a5,a6）= （2,5,7,10,5,2）；（b1,b2,b3,b4,b5,b6）=（3,8,4,11,3,4）
上传时间： 2014-01-14
上传用户：独孤求源
Instead of finding the longest common subsequence, let us try to determine the length of the LCS. Then tracking back to find the LCS. Consider a1a2…am and b1b2…bn. Case 1: am=bn. The LCS must contain am, we have to find the LCS of a1a2…am-1 and b1b2…bn-1. Case 2: am≠bn. Wehave to find the LCS of a1a2…am-1 and b1b2…bn, and a1a2…am and b b b b1b2…bn-1 Let A = a1 a2 … am and B = b1 b2 … bn Let Li j denote the length of the longest i,g g common subsequence of a1 a2 … ai and b1 b2 … bj. Li,j = Li-1,j-1 + 1 if ai=bj max{ L L } a≠b i-1,j, i,j-1 if ai≠j L0,0 = L0,j = Li,0 = 0 for 1≤i≤m, 1≤j≤n.
标签： the subsequence determine Instead
上传时间： 2013-12-17
上传用户：evil
最长公共子序列 问题ACM题目 如果序列 { s1, s2, ……, sk } 是序列 { a1, a2, ……, an } 的子序列，又是序列 { b1, b2, ……, bm } 的子序列，则称序列 s 为序列 a 和 序列 b 的公共子序列。在 a 和 b 的所有公共子序列中，长度最长者称为最长公共子序列。 本题对于给定的两个整数序列，请求其最长公共子序列的长度
上传时间： 2017-07-14
上传用户：s363994250
Two scripts are included here. 1. convsys.m - combines the state space representation of two systems connected in series. [Ao,Bo,Co,Do]=convsys(A1,B1,C1,D1,A2,b2,C2,D2) This algorithm gives the convolution of two state space representations | A1 B1 | | A2 b2 | u ==> | | ==> | | ==> y | C1 D1 | | C2 D2 | The algorithm also accepts state space objects as inputs and gives out a state space object as output. 2. sysfeedbk.m [Ao,Bo,Co,Do]=convsys(A1,B1,C1,D1,A2,b2,C2,D2) Gives the closed loop state space representation for two systems connected with negative feedback in the following manner. | A1 B1 | u ==> | | ==> y + o | C1 D1 | | - | | | | A2 b2 | | |= | |= | | C2 D2 | The zip file also contains checkcompatibility.m , which checks the compatibility of matrix dimensions in the system and cleanss.m which can be used to clean a state space representation.
标签： representation included combines scripts
上传时间： 2017-07-25
上传用户：semi1981
题目：古典问题：有一对兔子，从出生后第3个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子总数为多少？ //这是一个菲波拉契数列问题 public class lianxi01 { public static void main(String[] args) { System.out.println("第1个月的兔子对数: 1"); System.out.println("第2个月的兔子对数: 1"); int f1 = 1, f2 = 1, f, M=24; for(int i=3; i<=M; i++) { f = f2; f2 = f1 + f2; f1 = f; System.out.println("第" + i +"个月的兔子对数: "+f2); } } } 【程序2】 题目：判断101-200之间有多少个素数，并输出所有素数。 程序分析：判断素数的方法：用一个数分别去除2到sqrt(这个数)，如果能被整除， 则表明此数不是素数，反之是素数。 public class lianxi02 { public static void main(String[] args) { int count = 0; for(int i=101; i<200; i+=2) { boolean b = false; for(int j=2; j<=Math.sqrt(i); j++) { if(i % j == 0) { b = false; break; } else { b = true; } } if(b == true) {count ++;System.out.println(i );} } System.out.println( "素数个数是: " + count); } } 【程序3】 题目：打印出所有的 "水仙花数 "，所谓 "水仙花数 "是指一个三位数，其各位数字立方和等于该数本身。例如：153是一个 "水仙花数 "，因为153=1的三次方＋5的三次方＋3的三次方。 public class lianxi03 { public static void main(String[] args) { int b1, b2, b3;
上传时间： 2017-12-24
上传用户：Ariza
简单的实现JPEG图像压缩编码方法一 clear all; RGB=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\123.bmp');%读取内存中bmp格式的彩色图像 I=rgb2gray(RGB);%将彩色图像转换为灰度图像 I1=im2double(I);%将图像变换为双精度格式 T=dctmtx(8);%处理后返回一个8*8阶的DCT矩阵 B1=blkproc(I1,[8 8],'P1*x*P2',T,T');%对图像的每个8*8子块应用矩阵式‘P1*x*P2(像素块的处理函数，x是形式参数)进行处理，P1=T，P2=T’ mask=[1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ];%选取10个DCT系数重构图像(DCT具有能量集中的性质，数据集中在左上角，故进行图像压缩时离散余弦变换矩阵可以舍弃右下角的高频数据) b2=blkproc(B1,[8 8],'P1.*x',mask);%舍弃每个块中的高频系数，达到压缩的目的 I2=blkproc(b2,[8 8],'P1*x*P2',T',T);%余弦反变换，重构图像 subplot(2,2,1);imshow(RGB);%原彩色图像 subplot(2,2,2);imshow(I);%灰度图像 subplot(2,2,3);imshow(I1);%双精度灰度图像 subplot(2,2,4);imshow(I2);%重构图像
标签： matlab
上传时间： 2018-03-15
上传用户：wlmelody
LTE重选及切换算法参数 A1，A2，B1，b2 ....
上传时间： 2019-01-01
上传用户：hzsc
基于Xilinx ISE的的模块化设计示例下面是本人初学时关于模块化设计写的一篇博文，实例也都是自己写的，希望给大家一个参考，代码可能还不够规范，比如说每一个寄存器的连线并不是都很明确的在代码中体现出来，但是整体的设计思想还是可以借鉴的。模块化设计应用1输入八路十六位数据分别为a1，b1，a2，b2，a3，b3，a4，b4，将其中的a1、b1，a2、b2，a3、b3，a4、b4，分别相乘，然后将乘积相加，相加结果即为该设计的输出。以下是模块化设计工程的资源管理窗口中顶层模块和子模块的层次关系：
上传时间： 2022-04-30
上传用户：kent
