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傳感器產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)

兩序列x(n)和y(n)的交叉譜分析

兩序列x(n)和y(n)的交叉譜分析，ol(0:m)頻率，tl(0:m)周期，px(0:m)是x(n)的連續(xù)功率譜，py(0:m)是y(n)的連續(xù)功率譜，pxy(0:m)協(xié)譜，qxy(0:m)余譜，rxy(0:m)凝聚譜，cxy(0:m)位相差譜，lxy(0:m)滯后時(shí)間長(zhǎng)度譜，rxy951(0:m)凝聚譜F-檢驗(yàn)的95％置信上限，rxy952(0:m)凝聚譜Goodman-檢驗(yàn)的95％置信上限，其中m=[n/2.]。

標(biāo)簽： 序列分

上傳時(shí)間： 2014-01-12

上傳用戶：ghostparker
奇異樣本對(duì)感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的影響,分三部分:創(chuàng)建感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練該感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),驗(yàn)感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

奇異樣本對(duì)感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的影響,分三部分:創(chuàng)建感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練該感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),驗(yàn)感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分樣本

上傳時(shí)間： 2015-06-14

上傳用戶：tianjinfan
本設(shè)計(jì)以AT89C52為核心,充分利用AT89C52的三個(gè)定時(shí)/計(jì)時(shí)器,采用測(cè)量N個(gè)周期信號(hào)波形的算法.實(shí)現(xiàn)了頻率,周期高精度的測(cè)量.

本設(shè)計(jì)以AT89C52為核心,充分利用AT89C52的三個(gè)定時(shí)/計(jì)時(shí)器,采用測(cè)量N個(gè)周期信號(hào)波形的算法.實(shí)現(xiàn)了頻率,周期高精度的測(cè)量.

標(biāo)簽： 89C C52 AT 89

上傳時(shí)間： 2015-09-24

上傳用戶：上善若水
假定已經(jīng)有許多應(yīng)用采用了程序1 - 1 5中所定義的C u r r e n c y類

假定已經(jīng)有許多應(yīng)用采用了程序1 - 1 5中所定義的C u r r e n c y類，現(xiàn)在我們想要對(duì)C u r r e n c y類的描述進(jìn)行修改，使其應(yīng)用頻率最高的兩個(gè)函數(shù)A d d和I n c r e m e n t可以運(yùn)行得更快，從而提高應(yīng) 用程序的執(zhí)行速度。由于用戶僅能通過p u b l i c部分所提供的接口與C u r r e n c y類進(jìn)行交互，

標(biāo)簽： 程序定義

上傳時(shí)間： 2015-10-11

上傳用戶：BIBI
鄰接矩陣類的根是A d j a c e n c y W D i g r a p h

鄰接矩陣類的根是A d j a c e n c y W D i g r a p h，因此從這個(gè)類開始。程序1 2 - 1給出了類的描述。程序中，先用程序1 - 1 3中函數(shù)Make2DArray 為二組數(shù)組a 分配空間，然后對(duì)數(shù)組a 初始化，以描述一個(gè)n 頂點(diǎn)、沒有邊的圖的鄰接矩陣，其復(fù)雜性為( n2 )。該代碼沒有捕獲可能由M a k e 2 D A r r a y 引發(fā)的異常。在析構(gòu)函數(shù)中調(diào)用了程序1 - 1 4中的二維數(shù)組釋放函數(shù)D e l e t e 2 D

標(biāo)簽： 矩陣

上傳時(shí)間： 2013-12-21

上傳用戶：lanjisu111
實(shí)現(xiàn):實(shí)指數(shù)、復(fù)指數(shù)、不同長(zhǎng)度序列求和、y(n)=x(-n)、y(n)=x(n-k)

實(shí)現(xiàn):實(shí)指數(shù)、復(fù)指數(shù)、不同長(zhǎng)度序列求和、y(n)=x(-n)、y(n)=x(n-k)

標(biāo)簽： n-k 長(zhǎng)度序列

上傳時(shí)間： 2015-11-04

上傳用戶：lnnn30
用線性緩沖區(qū)和間接尋址方法實(shí)現(xiàn)FIR濾波器 * *N=5,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+h2*x(n-2)+h3*x(n-3)+h4*x(n-4)

用線性緩沖區(qū)和間接尋址方法實(shí)現(xiàn)FIR濾波器 * *N=5,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+h2*x(n-2)+h3*x(n-3)+h4*x(n-4)

標(biāo)簽： FIR 線性濾波器緩沖區(qū)

上傳時(shí)間： 2013-12-01

上傳用戶：wanghui2438
用線性緩沖區(qū)和帶移位雙操作數(shù)尋址方法實(shí)現(xiàn)FIR濾波器 * *N=5,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+h2*x(n-2)+h3*x(n-3)+h4*x(n-4)*

用線性緩沖區(qū)和帶移位雙操作數(shù)尋址方法實(shí)現(xiàn)FIR濾波器 * *N=5,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+h2*x(n-2)+h3*x(n-3)+h4*x(n-4)*

標(biāo)簽： FIR 線性移位操作

上傳時(shí)間： 2016-07-25

上傳用戶：璇珠官人
*用循環(huán)緩沖區(qū)和雙操作數(shù)尋址方法實(shí)現(xiàn)FIR濾波器 *N=80,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+...+h78*x(n-78)+h79*x(n-79) *先用matlab

*用循環(huán)緩沖區(qū)和雙操作數(shù)尋址方法實(shí)現(xiàn)FIR濾波器 *N=80,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+...+h78*x(n-78)+h79*x(n-79) *先用matlab，選擇80點(diǎn)漢明窗設(shè)計(jì)一個(gè)截止頻率為0.2pi的低通濾波器

標(biāo)簽： matlab 78 79 FIR

上傳時(shí)間： 2016-07-25

上傳用戶：BOBOniu
工程機(jī)器人自主作業(yè)控制程序

工程機(jī)器人自主作業(yè)控制程序，內(nèi)含有數(shù)據(jù)采集，通信以及PID運(yùn)算等代碼。

標(biāo)簽： 工程控制程序

上傳時(shí)間： 2013-12-23

上傳用戶：66666

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傳感器產(chǎn)(chǎn)業(yè)(yè)

兩序列x(n)和y(n)的交叉譜分析

奇異樣本對(duì)感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的影響,分三部分:創(chuàng)建感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練該感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),驗(yàn)感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本設(shè)計(jì)以AT89C52為核心,充分利用AT89C52的三個(gè)定時(shí)/計(jì)時(shí)器,采用測(cè)量N個(gè)周期信號(hào)波形的算法.實(shí)現(xiàn)了頻率,周期高精度的測(cè)量.

假定已經(jīng)有許多應(yīng)用采用了程序1 - 1 5中所定義的C u r r e n c y類

鄰接矩陣類的根是A d j a c e n c y W D i g r a p h

實(shí)現(xiàn):實(shí)指數(shù)、復(fù)指數(shù)、不同長(zhǎng)度序列求和、y(n)=x(-n)、y(n)=x(n-k)

用線性緩沖區(qū)和間接尋址方法實(shí)現(xiàn)FIR濾波器 * N=5,y(n)=h0x(n)+h1x(n-1)+h2x(n-2)+h3x(n-3)+h4x(n-4)

用線性緩沖區(qū)和帶移位雙操作數(shù)尋址方法實(shí)現(xiàn)FIR濾波器 * N=5,y(n)=h0x(n)+h1x(n-1)+h2x(n-2)+h3x(n-3)+h4x(n-4)*

用循環(huán)緩沖區(qū)和雙操作數(shù)尋址方法實(shí)現(xiàn)FIR濾波器 N=80,y(n)=h0x(n)+h1x(n-1)+...+h78x(n-78)+h79x(n-79) *先用matlab

工程機(jī)器人自主作業(yè)控制程序