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功耗<b>計算</b>

最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)

最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)，作實驗所得的數據亦常使用最小平方近似法來達成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數，除了多項式之外，指數、對數方程式亦可作為近似函數。關於最小平方近似法的計算原理，請參閱市面上的數值分析書籍

標簽： least-squares approximation approximating discrete

上傳時間： 2015-06-21

上傳用戶：SimonQQ
crc任意位生成多項式任意位運算自適應算法循環冗余校驗碼(CRC

crc任意位生成多項式任意位運算自適應算法循環冗余校驗碼(CRC，Cyclic Redundancy Code)是采用多項式的編碼方式，這種方法把要發送的數據看成是一個多項式的系數，數據為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1)，則其對應的多項式為： bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b１X+b０例如：數據“10010101”可以寫為多項式 X７+X４+X２+1。循環冗余校驗CRC 循環冗余校驗方法的原理如下： (1) 設要發送的數據對應的多項式為P(x)。 (2) 發送方和接收方約定一個生成多項式G(x)，設該生成多項式的最高次冪為r。 (3) 在數據塊的末尾添加r個0，則其相對應的多項式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x)，獲得商Q(x)和余式R(x)，則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x)，采用模2運算，T(x)所對應的數據是在原數據塊的末尾加上余式所對應的數據得到的。 (6) 發送T(x)所對應的數據。 (7) 設接收端接收到的數據對應的多項式為T’(x)，將T’(x)除以G(x) ，若余式為0，則認為沒有錯誤，否則認為有錯。

標簽： crc CRC 多項式位運算

上傳時間： 2014-11-28

上傳用戶：宋桃子
數值分析中的歐拉算法本文建立在數值分析的理論基礎上

數值分析中的歐拉算法本文建立在數值分析的理論基礎上，能夠在Matlab環境中運行，給出了理論分析、程序清單以及計算結果。更重要的是，還有詳細的對算法的框圖說明。首先運用Romberg積分方法對給出定積分進行積分，然後對得到的結果用插值方法，分別求出Lagrange插值多項式和Newton插值多項式，再運用最小二乘法的思想求出擬合多項式，最後對這些不同類型多項式進行比較，找出它們各自的優劣。

標簽： 數值分析分算法

上傳時間： 2013-12-18

上傳用戶：yoleeson
讀取SLA檔案

讀取SLA檔案，計算全球每月海潮趨勢。(以1992年10月至2002年8月為例)

標簽： SLA

上傳時間： 2013-12-21

上傳用戶：helmos
crc任意位生成多項式任意位運算自適應算法循環冗余校驗碼(CRC

crc任意位生成多項式任意位運算自適應算法循環冗余校驗碼(CRC，Cyclic Redundancy Code)是采用多項式的編碼方式，這種方法把要發送的數據看成是一個多項式的系數，數據為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1)，則其對應的多項式為： bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b１X+b０例如：數據“10010101”可以寫為多項式 X７+X４+X２+1。循環冗余校驗CRC 循環冗余校驗方法的原理如下： (1) 設要發送的數據對應的多項式為P(x)。 (2) 發送方和接收方約定一個生成多項式G(x)，設該生成多項式的最高次冪為r。 (3) 在數據塊的末尾添加r個0，則其相對應的多項式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x)，獲得商Q(x)和余式R(x)，則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x)，采用模2運算，T(x)所對應的數據是在原數據塊的末尾加上余式所對應的數據得到的。 (6) 發送T(x)所對應的數據。 (7) 設接收端接收到的數據對應的多項式為T’(x)，將T’(x)除以G(x) ，若余式為0，則認為沒有錯誤，否則認為有錯

標簽： crc CRC 多項式位運算

上傳時間： 2014-01-16

上傳用戶：hphh
類神經網路

類神經網路，MLP程式碼，可以計算多層架構之類神經網路運算~C

標簽：

上傳時間： 2013-12-28

上傳用戶：txfyddz
灰色理論下之灰關聯matlab源碼

灰色理論下之灰關聯matlab源碼，可幫助計算一序列中的數據的權重，得以給予不同之相關性

標簽： matlab

上傳時間： 2013-12-22

上傳用戶：源碼3
灰色理論下之最基本操作元

灰色理論下之最基本操作元，灰生成之matlab源碼，可很快計算出數據各階之生成結果

標簽： 基本操作

上傳時間： 2013-12-01

上傳用戶：aappkkee
灰色理論之GM(!,1)模型

灰色理論之GM(!,1)模型，GM(1,1)的matlab源碼，可從生成一直計算到預測值

標簽： GM 模型

上傳時間： 2015-10-27

上傳用戶：yzy6007
使用md5校驗和算法保護文件通俗的說

使用md5校驗和算法保護文件通俗的說，就是為保證數據的完整性，用一種指定的算法對原始數據計算出的一個校驗值。接收方用同樣的算法計算一次校驗值，如果和隨數據提供的校驗值一樣，就說明數據是完整的。

標簽： md5 算法

上傳時間： 2015-11-21

上傳用戶：q123321