I. C. Wong, Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, ``A Low Complexity Algorithm for Proportional Resource Allocation in OFDMA Systems , Proc. IEEE Int. Work. Signal Processing Systems, 针对这篇文章给出的源代码
上传时间: 2014-01-24
上传用户:zhichenglu
Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố trong ngô n ngữ lậ p trình FORTRAN. Các câ u lệ nh củ a ngô n ngữ FORTRAN. Cơ bả n về chư ơ ng chư ơ ng dị ch và mô i trư ờ ng lậ p trình DIGITAL Visual Fortran. Viế t và chạ y các chư ơ ng trình cho các bài toán đ ơ n giả n bằ ng ngô n ngữ FORTRAN.
上传时间: 2013-12-25
上传用户:songrui
二: 普通计算器的设计说明: 1 普通计算器的主要功能(普通计算与逆波兰计算): 1.1主要功能: 包括 a普通加减乘除运算及带括号的运算 b各类三角与反三角运算(可实现角度与弧度的切换) c逻辑运算, d阶乘与分解质因数等 e各种复杂物理常数的记忆功能 f对运算过程的中间变量及上一次运算结果的储存. G 定积分计算器(只要输入表达式以及上下限就能将积分结果输出) H 可编程计算器(只要输入带变量的表达式后,再输入相应的变量的值就能得到相应的结果) I 二进制及八进制的计算器 j十六进制转化为十进制的功能。 *k (附带各种进制间的转化器)。 L帮助与阶乘等附属功能
上传时间: 2013-11-26
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车牌定位---VC++源代码程序 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: 2013-11-26
上传用户:懒龙1988
假近邻法(False Nearest Neighbor, FNN)计算嵌入维的Matlab程序 文件夹说明: Main_FNN.m - 程序主函数,直接运行此文件即可 LorenzData.dll - 产生Lorenz时间序列 PhaSpaRecon.m - 相空间重构 fnn_luzhenbo.dll - 假近邻计算主函数 SearchNN.dll - 近邻点搜索 buffer_SearchNN_1.dll - 近邻点搜索缓存1 buffer_SearchNN_2.dll - 近邻点搜索缓存2 参考文献: M.B.Kennel, R.Brown, H.D.I.Abarbanel. Determining embedding dimension for phase-space reconstruction using a geometrical construction[J]. Phys. Rev. A 1992,45:3403.
标签: Main_FNN Neighbor Nearest Matlab
上传时间: 2013-12-10
上传用户:songnanhua
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
About: hamsterdb is a database engine written in ANSI C. It supports a B+Tree index structure, uses memory mapped I/O (if available), supports cursors, and can create in-memory databases. Release focus: Major feature enhancements Changes: This release comes with many changes and new features. It can manage multiple databases in one file. A new flag (HAM_LOCK_EXCLUSIVE) places an exclusive lock on the file. hamsterdb was ported to Windows CE, and the Solution file for Visual Studio 2005 now supports builds for x64. Several minor bugs were fixed, performance was improved, and small API changes occurred. Pre-built libraries for Windows (32-bit and 64-bit) are available for download. Author: cruppstahl
标签: C. hamsterdb structure database
上传时间: 2013-12-11
上传用户:LouieWu
Floyd-Warshall算法描述 1)适用范围: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密图效果最佳 c)边权可正可负 2)算法描述: a)初始化:dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法结束:dis即为所有点对的最短路径矩阵 3)算法小结:此算法简单有效,由于三重循环结构紧凑,对于稠密图,效率要高于执行|V|次Dijkstra算法。时间复杂度O(n^3)。 考虑下列变形:如(I,j)∈E则dis[I,j]初始为1,else初始为0,这样的Floyd算法最后的最短路径矩阵即成为一个判断I,j是否有通路的矩阵。更简单的,我们可以把dis设成boolean类型,则每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”来代替算法描述中的蓝色部分,可以更直观地得到I,j的连通情况。
标签: Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上传时间: 2013-12-01
上传用户:dyctj
A* sudo sudo/* B* adduser script adduser C* rmuser script rmuser E* tout tout/* F* dumdum dumdum G* lostfile lostfile H* Mkfl.localsys Makefile.localsys I* spacegripe spacegripe J* sendmail.cf sendmail.cf N* remote remote.c O* distributed conrol distrib/* P* hosts and name server makerevhosts Q* xargs xargs/*
标签: adduser script rmuser sudo
上传时间: 2016-03-29
上传用户:gxrui1991
樣板 B 樹 ( B - tree ) 規則 : (1) 每個節點內元素個數在 [MIN,2*MIN] 之間, 但根節點元素個數為 [1,2*MIN] (2) 節點內元素由小排到大, 元素不重複 (3) 每個節點內的指標個數為元素個數加一 (4) 第 i 個指標所指向的子節點內的所有元素值皆小於父節點的第 i 個元素 (5) B 樹內的所有末端節點深度一樣
上传时间: 2017-05-14
上传用户:日光微澜