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大學(xué)生電子

　?　本書(shū)第一章的部分內(nèi)容第一章 Java語(yǔ) 言的產(chǎn) 生及其特點(diǎn) 1.1 Java產(chǎn) 生的歷史與現(xiàn) 狀 1.1.1 Java產(chǎn) 生的歷史　　

　?　本書(shū)第一章的部分內(nèi)容第一章 Java語(yǔ) 言的產(chǎn) 生及其特點(diǎn) 1.1 Java產(chǎn) 生的歷史與現(xiàn) 狀 1.1.1 Java產(chǎn) 生的歷史　　Java來(lái) 自于Sun公司的一個(gè) 叫Green的項(xiàng) 目，其原先的目的是為家用消費(fèi) 電子產(chǎn) 品開(kāi) 發(fā) 一個(gè) 分布式代碼系統(tǒng)，這樣我們可以把E-mail發(fā) 給電冰箱、電視機(jī) 等家用電器，對(duì) 它們進(jìn) 行控制，和它們進(jìn) 行信息交流。開(kāi) 始，準(zhǔn) 備采用C++,但C++太復(fù) 雜，安全性差，最后基于C++開(kāi) 發(fā) 一種新的語(yǔ) 言O(shè)ak(Java的前身)，Oak是一種用于網(wǎng) 絡(luò) 的精巧而安全的語(yǔ) 言，Sun公司曾依此投標(biāo) 一個(gè) 交互式電視項(xiàng) 目，但結(jié) 果是被SGI打敗

標(biāo)簽： Java 1.1 分

上傳時(shí)間： 2015-06-22

上傳用戶：songyue1991
高分辨率要求系統(tǒng)具有大的帶寬

高分辨率要求系統(tǒng)具有大的帶寬，瞬時(shí)帶寬的增加必將提高系統(tǒng)對(duì)硬件的要求，本文采用方便靈活的步進(jìn)頻率波形信號(hào)。脈間頻率步進(jìn)波形通過(guò)子脈沖載頻的步進(jìn)變化來(lái)獲得大的有效帶寬，使成像具有高分辨率，采用加窗和補(bǔ)零方法提高信噪比，但該信號(hào)對(duì)目標(biāo)徑向速度非常敏感。采用補(bǔ)零方法提高距離取樣分辨率，使距離像細(xì)化，并用公式說(shuō)明了補(bǔ)零只能提高距離取樣分辨率，并不能改變頻率步進(jìn)信號(hào)的距離分辨能力。該信號(hào)波形對(duì)目標(biāo)徑向速度的敏感，使目標(biāo)能量分散到鄰近的距離單元造成距離分辨率下降，如果不事先進(jìn)行速度補(bǔ)償，直接對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行逆傅立葉變換，將使所成一維距離像發(fā)生頻譜展寬，并伴有距離像發(fā)生平移。本文證明了當(dāng)目標(biāo)有徑向速度時(shí)仍采用對(duì)回波信號(hào)直接進(jìn)行逆傅立葉變換的方法將使一維距離像發(fā)生頻譜展寬并伴有距離像發(fā)生頻移，從而嚴(yán)重影響了一維距離像的質(zhì)量。

標(biāo)簽： 高分辨率帶寬

上傳時(shí)間： 2013-12-20

上傳用戶：gmh1314
OFDM仿真參數(shù)：％子載波數(shù) 128 ％位數(shù)/ 符號(hào) 2 ％符號(hào)數(shù)/ 載波 1000 ％訓(xùn)練符號(hào)數(shù) 0 ％循環(huán)前綴長(zhǎng)度 8 (1/16)*T ％調(diào)制方式 4-QAM ％

OFDM仿真參數(shù)：％子載波數(shù) 128 ％位數(shù)/ 符號(hào) 2 ％符號(hào)數(shù)/ 載波 1000 ％訓(xùn)練符號(hào)數(shù) 0 ％循環(huán)前綴長(zhǎng)度 8 (1/16)*T ％調(diào)制方式 4-QAM ％多徑信道數(shù) 3 ％ IFFT Size 128 ％信道最大時(shí)延 2

標(biāo)簽： OFDM 1000 符號(hào) 128

上傳時(shí)間： 2015-10-07

上傳用戶：1051290259
遺傳算法程序主要程序 ga.m 遺傳算法核心程序 BinaryExample.m 二進(jìn)制編碼應(yīng)用程序 FloatExample.m 浮點(diǎn)編碼的應(yīng)用程序相關(guān)算子及函數(shù) in

遺傳算法程序主要程序 ga.m 遺傳算法核心程序 BinaryExample.m 二進(jìn)制編碼應(yīng)用程序 FloatExample.m 浮點(diǎn)編碼的應(yīng)用程序相關(guān)算子及函數(shù) initializega.m 種群初始化函數(shù) simpleXover.m 用于二進(jìn)制編碼的簡(jiǎn)單交叉算子 arithXover.m 用于浮點(diǎn)編碼的算術(shù)交叉算子 binaryMutation 用于二進(jìn)制編碼的變異算子 nonMutation.m 用于浮點(diǎn)編碼的非均勻變異算子 roulette.m 輪盤選擇算子 normGeomSelect.m 標(biāo)準(zhǔn)化幾何分布排序選擇算子 maxGenTerm.m 以最大進(jìn)化代數(shù)為判別條件的進(jìn)化終止函數(shù) calcbits.m 計(jì)算二進(jìn)制編碼染色體串長(zhǎng)度的函數(shù) f2b.m 由浮點(diǎn)表達(dá)到二進(jìn)制表達(dá)的轉(zhuǎn)換函數(shù) b2f.m 由二進(jìn)制表達(dá)到浮點(diǎn)表達(dá)的轉(zhuǎn)換函數(shù) parse.m 字符串識(shí)別函數(shù) delta.m 非均勻變異的變異量計(jì)算函數(shù) exampleFn 一個(gè)二元函數(shù) startup.m 進(jìn)行路徑設(shè)置

標(biāo)簽： BinaryExample FloatExample 程序算法

上傳時(shí)間： 2014-01-20

上傳用戶：cazjing
ＯＦＤＭ程序　波形如下子載波數(shù) 128 ％位數(shù)/ 符號(hào) 2 ％符號(hào)數(shù)/ 載波 100 ％訓(xùn)練符號(hào)數(shù) 0 ％循環(huán)前綴長(zhǎng)度 8 (1/16)*T ％調(diào)制方式 4-QAM ％多徑

ＯＦＤＭ程序　波形如下子載波數(shù) 128 ％位數(shù)/ 符號(hào) 2 ％符號(hào)數(shù)/ 載波 100 ％訓(xùn)練符號(hào)數(shù) 0 ％循環(huán)前綴長(zhǎng)度 8 (1/16)*T ％調(diào)制方式 4-QAM ％多徑信道數(shù) 3 ％IFFT Size 128 ％信道最大時(shí)延 2

標(biāo)簽： 符號(hào) 128 100 QAM

上傳時(shí)間： 2014-01-18

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求數(shù)組最長(zhǎng)遞增子序列算法。輸入一個(gè)數(shù)組

求數(shù)組最長(zhǎng)遞增子序列算法。輸入一個(gè)數(shù)組，輸出其最大遞增子序列

標(biāo)簽： 數(shù)組序列遞增算法

上傳時(shí)間： 2015-12-02

上傳用戶：jichenxi0730
適合初學(xué)者學(xué)習(xí)使用與學(xué)習(xí)的範(fàn)例.包含範(fàn)圍. 1.RPG行走模式 2.npc置放方法. 3.外部地圖的讀入方式.使用-字串-讀入. 4.物件化的邊界判斷！ 5.超簡(jiǎn)潔邊界與碰撞偵測(cè) 使物

適合初學(xué)者學(xué)習(xí)使用與學(xué)習(xí)的範(fàn)例.包含範(fàn)圍. 1.RPG行走模式 2.npc置放方法. 3.外部地圖的讀入方式.使用-字串-讀入. 4.物件化的邊界判斷！ 5.超簡(jiǎn)潔邊界與碰撞偵測(cè) 使物件化產(chǎn)生的npc依然保有邊界判斷的能力而不是只仰賴主程式的碰撞偵測(cè). 此亦為完整使用物件的概念.故易於學(xué)習(xí). 使用game api支援！故延伸性非常高～請(qǐng)使用sun J2ME Wireless Toolkit運(yùn)行（直接將本資料夾置入Wireless Toolkit裡的apps資料夾即可）

標(biāo)簽： RPG npc 模式方式

上傳時(shí)間： 2014-01-01

上傳用戶：gengxiaochao
提出了一種快速準(zhǔn)確車輛牌照的分割方法。首先利用形態(tài)學(xué)算子獲取車牌的候選區(qū)域

提出了一種快速準(zhǔn)確車輛牌照的分割方法。首先利用形態(tài)學(xué)算子獲取車牌的候選區(qū)域，剔除較小的和較大的區(qū)域；對(duì)保留的候選區(qū)域利用Trajkovic算法獲取角點(diǎn)；最后對(duì)檢測(cè)后的結(jié)果聚類，從而分割出包含車牌區(qū)域的子圖像。

標(biāo)簽： 分割方法形態(tài)學(xué) 車牌

上傳時(shí)間： 2014-01-02

上傳用戶：hwl453472107
摘要該文提出了一種新的圖像閾值分割算法。該算法通過(guò)求取最大模糊熵準(zhǔn)則下

摘要該文提出了一種新的圖像閾值分割算法。該算法通過(guò)求取最大模糊熵準(zhǔn)則下，灰度均值直方圖的最佳模糊劃分參數(shù)來(lái)確定兩個(gè)模糊集和，圖像分割閾值即選取為兩個(gè)模糊集的交點(diǎn)。該算法用的模糊熵定義適應(yīng)度函數(shù)， . / 01234 采用改進(jìn)的遺傳算法尋求最佳模糊參數(shù)。該文對(duì)遺傳算法的改進(jìn)包括，給出了縮短染色體碼長(zhǎng)的編碼方法和性能良好的改進(jìn)的單點(diǎn)交叉算子和均勻變異算子。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的分割效果與二維模糊熵算法接近，而計(jì)算時(shí)間還沒(méi)有用到二維模糊熵算法的一半。

標(biāo)簽： 算法圖像準(zhǔn)則閾值分割

上傳時(shí)間： 2013-12-27

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基于歸一化互相關(guān)系數(shù)的算法在模板匹配和特征跟蹤中運(yùn)用十分廣泛,但缺點(diǎn)是其計(jì)算量很大. 為此提出了一種在空間域利用盒形基簡(jiǎn)化互相關(guān)的快速算法,在不修改歸一化互相關(guān)匹配原理的前提下,用原模板圖像在一組

基于歸一化互相關(guān)系數(shù)的算法在模板匹配和特征跟蹤中運(yùn)用十分廣泛,但缺點(diǎn)是其計(jì)算量很大. 為此提出了一種在空間域利用盒形基簡(jiǎn)化互相關(guān)的快速算法,在不修改歸一化互相關(guān)匹配原理的前提下,用原模板圖像在一組正交盒形基張成的子空間上的投影取代原圖像來(lái)進(jìn)行互相關(guān)計(jì)算,以降低圖像精度來(lái)縮減計(jì)算復(fù)雜度. 實(shí)驗(yàn)說(shuō)明,當(dāng)搜索窗口大小較小時(shí),此快速算法計(jì)算量明顯小于傳統(tǒng)的頻域快速歸一化互相關(guān)算法. 關(guān)鍵詞:模板匹配歸一化互相關(guān)系數(shù)子空間分解盒形基

標(biāo)簽： 系數(shù) 算法模板匹配十分

上傳時(shí)間： 2016-06-02

上傳用戶：gxrui1991