實現產生偽隨機序列的部件 —— 線性反饋移位寄存器單元。 SFlog2為擴頻因子的底數為2的對數值，cycle為PN序列的周期，其值為2^SFlog2。initial_state為移位寄存器的初始狀態，generator_polynomial_coefficient為生成PN序列所需的本原多項式，對應于移位寄存器的連接向量。
上傳時間： 2016-08-12
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lpc2148中文使用手冊 第1 章 概述 第2 章 LPC2141/2/4/6/8 存儲器尋址 第3 章 系統控制模塊 第4 章 存儲器加速模塊 第5 章 向量中斷控制器 第6 章 管腳配置 第7 章 管腳連接模塊 第8 章 通用輸入/輸出口(GPIO) 第9 章 通用異步接收器/發送器0 (UART0) 第10 章 通用異步接收器/發送器1（UART1） 第11 章 I2C 接口I2C0 和I2C1 第12 章 SPI 接口（SPI0） 第13 章 SSP 控制器(SPI1) 第14 章 USB 器件控制器 第15 章 定時器/計數器 定時器0 和定時器1 第16 章 脈寬調制器（PWM） 第17 章 模數轉換器(ADC) 第18 章 數模轉換器(DAC) 第19 章 實時時鐘 第20 章 看門狗定時器 第21 章 FLASH存儲器系統和編程 第22 章 EMBEDDEDICE 邏輯 第23 章 嵌入式跟蹤宏單元(ETM) 第24 章 REALMONITOR 第25 章 補充信息
上傳時間： 2014-01-24
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這本書是多年來我對專業程式員所做的C++ 教學課程下的一個自然產物。我發現，大部份學生在一個星期的密集訓練之後，即可適應這個語言的基本架構，但要他們「將這些基礎架構以有效的方式組合運用」，我實在不感樂觀。於是我開始嘗試組織出一些簡短、明確、容易記憶的準則，做為C++ 高實效性程式開發過程之用。那都是經驗豐富的C++ 程式員幾乎總是會奉行或幾乎肯定要避免的一些事情。structures of computer science.
標簽： 程式
上傳時間： 2016-10-13
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VFD-A 內部的參數資料可使用內部 RS-485 串聯通訊介面，設定及修改並可控制交流電機驅動 器運轉及監測交流電機驅動器的運轉狀態，可提高自動化的能力。
上傳時間： 2013-12-24
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在室內環境中可結合式子母機器人系統，子機為一多功能平臺，可放置各種家庭所需之設備，而母機為一輪式機器人，經由兩者的結合，可提供高機動性與多功能的服務。在結合的技術面，傳統的吸塵器機器人與充電站之間的導航系統使用紅外線感測作為依據，當兩者間有障礙物阻擋時，紅外線感測器導航系統將會失效。因此本系統利用聲源方向做為機器人決定移動方向的依據，由於聲波傳遞的特性，即使在有障礙物的情況下，依然可以有效地偵測。此外，在移動的過程中，本系統利用光流偵測法判斷是否遭遇障礙物或是利用Support Vector Machine分類判斷與聲源之間為是否有障礙物的阻隔；若發現前方有障礙物，則啟動避障策略，用有效的方式繼續往目標移動。最後，當母機接近子機時，可根據多種紅外線感測器資訊進行子母機器人的結合，結合成功後，母機將可搭載子機成為一自由行動之機器人。
標簽： 系統
上傳時間： 2013-12-19
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《Java手機程式設計入門》／王森 書號：29014 頁數：約 492 頁 ISBN：957-200-527-8 出版日期：2001年08月25日 出版廠商：知城數位科技股份有限公司 訂價：380 第一章 Java 2 Micro Edition概論陣 第二章 Java程式設計簡介陣 第三章 撰寫您的第一個手機程式陣 第四章 在實體機器上執行MIDlet陣 第五章 J2ME Wireless Toolkit陣 第六章 Motorola A6288手機程式開發陣 第七章 JBuilder MobileSet陣 第八章 MIDP for Palm 第九章 MIDlet的事件處理陣 第十章 MIDP圖形使用者介面程式設計陣 第十一章 MIDP圖形處理陣 第十二章 MIDP資料庫程式設計陣 第十三章 MIDP網路程式設計陣 附錄A MID其他參考資源總整理陣 附錄B Motorola J2ME SDK
上傳時間： 2016-12-01
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利用最小互信息實現向量的特征選擇，優化分類器的設計，原創
上傳時間： 2014-01-09
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提出了一種基于函數聯接的感知器神經網絡的紋理分類方法.它采用高斯2馬爾柯夫隨機場模型(GM RF)對紋理進行描述,模型參數即為紋理特征,參數估計采用最小平方誤差方法獲得.將估計參數作為表達紋理的特征向量,用感知器網絡對特征進行分類,并且采用函數聯接的方式解決線性不可分問題.對紋理圖象進行的實驗表明,采用這種方法能夠提高學習速度,簡化計算過程,并取得較好的紋理分類效果.
上傳時間： 2014-01-13
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該程序包實現了幾個常用的模式識別分類器算法，包括K近鄰分類器KNN、線性判別方程LDF分類器、二次判別方程QDF分類器、RDA規則判別分析分類器、MQDF改進二次判別方程分類器、SVM支持向量機分類器。 主程序中還有接口調用舉例，壓縮包中還有兩個測試數據集文件。
上傳時間： 2017-03-08
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目的:運用強化學習!多分類器集成!降維方法等最新計算機技術,結合細胞病理知識,設計制作/智能化肺癌細胞病理圖像診斷系統0"方法:采集細胞圖像,運用基于強化學習的圖像分割法將細胞區域從背景中分離出來 運用基于樣條和改進2方法對重疊細胞進行分離和重構 提取40個細胞特征用于貝葉斯!支持向量機!緊鄰和決策樹4種分類器,集成產生肺癌細胞分類結果 建立肺癌細胞病理圖庫,運用基于等降維方法對細胞進行比對,給予未定型癌細胞分類"結果:/智能化肺癌細胞病理診斷系統0應用于臨床隨機1200例肺部病灶穿刺細胞學涂片,肺癌識別診斷率94180 ,假陽性率1185 ,假陰性率3135 ,肺癌分類識別率82190 ,核異型細胞識別率74120 "結論:/智能化肺癌早期細胞病理診斷系統0對肺癌細胞涂片診斷率高,克服了肺癌細胞病理診斷過程中取檢細胞數量少,重疊細胞識別率低,涂片背景及染色差異等干擾因素,可輔助臨床肺部病灶的穿刺細胞病理診斷"
上傳時間： 2013-12-16
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