Generate 100 samples of a zero-mean white noise sequence with variance , by using a uniform random number generator. a Compute the autocorrelation of for . b Compute the periodogram estimate and plot it. c Generate 10 different realizations of , and compute the corresponding sample autocorrelation sequences , and . Compute the average autocorrelation sequence as and the corresponding periodogram for . d Compute and plot the average periodogram using the Bartlett method. e Comment on the results in parts (a) through (d).
标签： zero-mean Generate sequence variance
上传时间： 2016-03-04
上传用户：朗朗乾坤
(1).问题描述：集装箱的装箱问题 给定一个集装箱，其长为L，宽为W和高为H，现有一批圆柱形木材，每根木材的长均为L，但是半径不同，设第i根木材半径为ri。问如何装箱，使得集装箱的空间利用率最高？ (2).程序设计要求： a. 设计一个贪心算法 b. 任给一个输入实例，能输出集装箱的空间利用率 c. 能用图形演示装箱的过程 演示： 输入要测试的文件名，如c17.txt，程序将给出结果，并用图形演示。
标签： 集装箱
上传时间： 2014-01-07
上传用户：miaochun888
Swfdec still is development software, but has also followed a rigid no-crashes-allowed policy. I believe it s stable enough now to be installed as a default plugin for people that can live with occasional crashes of their browser. But don t blame me if it does crash. File a bug at https://bugs.freedesktop.org/enter_bug.cgi?product=swfdec
标签： no-crashes-allowed development followed software
上传时间： 2016-04-14
上传用户：franktu
1) Write a function reverse(A) which takes a matrix A of arbitrary dimensions as input and returns a matrix B consisting of the columns of A in reverse order. Thus for example, if A = 1 2 3 then B = 3 2 1 4 5 6 6 5 4 7 8 9 9 8 7 Write a main program to call reverse(A) for the matrix A = magic(5). Print to the screen both A and reverse(A). 2) Write a program which accepts an input k from the keyboard, and which prints out the smallest fibonacci number that is at least as large as k. The program should also print out its position in the fibonacci sequence. Here is a sample of input and output: Enter k>0: 100 144 is the smallest fibonacci number greater than or equal to 100. It is the 12th fibonacci number.
标签： dimensions arbitrary function reverse
上传时间： 2016-04-16
上传用户：waitingfy
根据DFT的基二分解方法，可以发现在第L（L表示从左到右的运算级数，L＝1，2，3…M）级中，每个蝶形的两个输入数据相距B=2^(L-1)个点，同一旋转因子对应着间隔为2^L点的2^(M-L)个蝶形。从输入端开始，逐级进行，共进行M级运算。在进行L级运算时，依次求出个2^(L-1)不同的旋转因子，每求出一个旋转因子，就计算完它对应的所有的2^(M-L)个蝶形。因此我们可以用三重循环程序实现FFT变换。同一级中，每个蝶形的两个输入数据只对本蝶形有用，而且每个蝶形的输入、输出数据节点又同在一条水平线上，所以输出数据可以立即存入原输入数据所占用的存储单元。这种方法可称为原址计算，可节省大量的存储单元。附件包含算法流程图和源程序。
上传时间： 2013-12-25
上传用户：qiao8960
对于给定的一组进程，采用优先级加时间片轮转法进行调度。设有一个就绪队列，就绪进程按优先数（优先数范围0－100）由小到大排列（优先数越小，级别越高）。当某一进程运行完一个时间片后，其优先级应下调（如优先数加3），试对如下给定的一组进程给出其调度顺序。每当结束一进程时要给出当前系统的状态（即显示就绪队列）。这里，进程可用进程控制块（PCB）表示为如右表所示。 进程名 A B C D E F G H J K L M 到达时间 0 1 2 3 6 8 12 12 12 18 25 25 服务时间 6 4 10 5 1 2 5 10 4 3 15 8
标签： 进程
上传时间： 2014-01-13
上传用户：chfanjiang
本人编写的incremental 随机神经元网络算法，该算法最大的特点是可以保证approximation特性，而且速度快效果不错，可以作为学术上的比较和分析。目前只适合benchmark的regression问题。 具体效果可参考 G.-B. Huang, L. Chen and C.-K. Siew, “Universal Approximation Using Incremental Constructive Feedforward Networks with Random Hidden Nodes”, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 17, no. 4, pp. 879-892, 2006.
标签： incremental 编写 神经元网络 算法
上传时间： 2016-09-18
上传用户：litianchu
一个神经网络的工具箱，用于M a t l a b中
上传时间： 2016-09-28
上传用户：zhanditian
一个小的telnet程序与大家共享，/* 本程序支持如一些参数： * --host IP地址 或者 -H IP地址 * --port 端口 或者 -P 端口 * --back 监听数量 或者 -B 监听数量 * --dir 服务默认目录 或者 -D 服务默认目录 * --log 日志存放路径 或者 -L 日志存放路径 * --daemon 使程序进入后台运行模式 */
上传时间： 2016-11-20
上传用户：515414293
made by: kangkai data:2008.11.23 this one is used to test arm7 str71x. use a led to test GPIO. a---------P0.0 b---------P0.1 c---------P0.2 d---------P0.3 e---------P0.4 f---------P0.5 g---------P0.6 just run it and you will see the led to show 0-9 all the time.
上传时间： 2016-12-16
上传用户：moerwang
