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差分數值

  • 最近項目要求實現新聞內容頁無刷新分頁

    最近項目要求實現新聞內容頁無刷新分頁,把自己寫的頁面正則分頁拿出來和大家分享 js分頁代碼很好找,關鍵是常見的js分頁代碼沒有匹配分頁標記點即不拆開html標記的功能。 下面說說解決思路: 1.按字數分頁,可設默認值,比如3000,那就是每頁3000字 2.分頁字數可變,受分頁規則控制。 3.分頁規則為正則匹配該頁最后一個字,如果是中文或者中文全角符號則可以分頁,如不是則增加該頁分頁字數繼續匹配

    標簽: 項目 新聞

    上傳時間: 2016-07-03

    上傳用戶:trepb001

  • 攝像機標定新算法,用一個子函數計算出兩組運動組的參數 本程序用于調試攝像機標定新算法 這個程序在原來的基礎上改變了部分返回值

    攝像機標定新算法,用一個子函數計算出兩組運動組的參數 本程序用于調試攝像機標定新算法 這個程序在原來的基礎上改變了部分返回值,將標準離差改為均方值的計算 加入標定整體誤差計算,運動復原和三維復原整體誤差計算 應先用計算出的平移矢量進行三維復原,從得出的點對統計其z方向為正的個數,多者為正確的平移矢量 %已完成 %程序太復雜,簡化,將輸出參數只考慮整體復原誤差,這樣的運行時間與不簡化時差不多,需要進一步簡化程序

    標簽: 攝像機標定 新算法 程序 函數

    上傳時間: 2016-07-06

    上傳用戶:sevenbestfei

  • 二維簡單理想導體方柱在MATLAB環境下實現自動剖分

    二維簡單理想導體方柱在MATLAB環境下實現自動剖分,編碼。自己整合方程并且求解,得到各點的場值

    標簽: MATLAB 二維 導體

    上傳時間: 2016-07-19

    上傳用戶:康郎

  • 關于分算的智能算法演示

    關于分算的智能算法演示,包括樣品訓練、模板匹配算法,二值Bayes分類,概率Bayes分類,最小風險Bayes分類,Fisher算法,獎懲算法,增量校正算法,LMSE算法,勢函數算法,神經網絡算法(包括訓練,比較及識別)等。

    標簽: 智能算法

    上傳時間: 2014-11-26

    上傳用戶:stewart·

  • cookie 是一個會儲存使用者電腦裏的變數。每一次同樣的電腦以瀏灠器請求網頁時

    cookie 是一個會儲存使用者電腦裏的變數。每一次同樣的電腦以瀏灠器請求網頁時,它同樣的也會傳 cookie。 有了 JavaScript, 你可以同時建立及回覆 cookie 的值。

    標簽: cookie

    上傳時間: 2016-08-02

    上傳用戶:agent

  • 研究了利用混沌相變進行弱信號檢測的理論及仿真試驗( 對基于) 振子初值敏感性檢測弱信號的方法分 析后指出

    研究了利用混沌相變進行弱信號檢測的理論及仿真試驗( 對基于) 振子初值敏感性檢測弱信號的方法分 析后指出,過渡過程會影響檢測性能,提出一種改進的弱信號檢測方法( 對仿真輸入噪聲生成和仿真步長選擇進行 研究后建立了仿真模型,在典型噪聲背景下檢測弱正弦信號( 實驗結果表明:所提出的方法有較好檢測性能;混沌 臨界態的 系統對噪聲敏感導致相變方法難以精確確定最小檢測幅值( 指出了這類方法的局限性

    標簽: 弱信號 檢測 混沌 仿真試驗

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:lingzhichao

  • Matlab 是套應用於科學與工程領 域中數 值計算、分析與模擬的應用軟體

    Matlab 是套應用於科學與工程領 域中數 值計算、分析與模擬的應用軟體,結合了 數 值分析、矩陣運算及繪圖等功能,功能強大、操作介面簡易 。在大學線性代數 及微積分課程中均可應用 Matlab 來 輔助學習。

    標簽: Matlab 63924 63849 工程

    上傳時間: 2013-12-23

    上傳用戶:zuozuo1215

  • 1.產生白噪聲程序 編程產生一組正態分布的白噪聲信號,它的均值和方差以及長度可隨意調整。將產生的白噪聲信號存入數據文件。 本程序算法用C++語言編寫。首先用乘同余法產生均勻分布白噪聲

    1.產生白噪聲程序 編程產生一組正態分布的白噪聲信號,它的均值和方差以及長度可隨意調整。將產生的白噪聲信號存入數據文件。 本程序算法用C++語言編寫。首先用乘同余法產生均勻分布白噪聲,再用變換抽樣法轉換為高斯分布白噪聲。算法及程序實現敘述如下。 1) 設定x初值為11,A=179,長度WNlength,均值Average,方差Serror為用戶輸入的變量; 2) M =235,ζi= x/M; 3) 取ζi的小數部分再賦值給ζi+1,這就是均勻分布白噪聲; 4) 利用公式 η1=Serror×(–2*logζ1)0.5×cos(2pζ2) +Average η2= Serror×(–2*logζ1)0.5×sin(2pζ2) +Average 計算得到均值和方差可任意調整的白噪聲序列。式中 為均勻分布白噪聲。

    標簽: 白噪聲 分布 信號 程序

    上傳時間: 2016-10-19

    上傳用戶:hanli8870

  • (1)Msls分三步對系統和噪聲模型進行辨識

    (1)Msls分三步對系統和噪聲模型進行辨識,采用脈沖序列作為輔助系統模型,用 計算輸出數據 ;用原輸出數據 計算 ,用遞推最小二乘方法分別對系統參數和模型參數進行估計。 (2)M.dat,wnoise1.dat分別為M和白噪聲序列。Wnoise1.dat的長度為700,wnoise2.dat的長度為1000。Msls6.c為N=600的程序,Msls8.c為N=800的程序。 (3)程序運行后,生成的兩個h文件為產生的脈沖響應函數。Msls6.dat為msls6.c的參數估計結果,msls8.dat為msls8.c的參數辨識結果。分別如下所示: a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 (4)由數據結果可以看出,采用msls辨識方法估計精度要比els法的估計精度差一些。尤其是噪聲參數c2的估計誤差不在1%以內。這是由于msls法計算上較為簡便,計算上的簡化就帶來了估計精度上的誤差。由N=600和N=800相比較,可以看出當N增大時,誤差有所減小。理論上當N趨于無窮時, 。

    標簽: Msls 噪聲模型

    上傳時間: 2016-10-19

    上傳用戶:戀天使569

  • 有實驗結果,用MOSIN6編寫的,是Verilog HDL語言實現的. 練習三 利用條件語句實現計數分頻時序電路 實驗目的: 1. 掌握條件語句在簡單時序模塊設計中的使用; 2. 學習在Ver

    有實驗結果,用MOSIN6編寫的,是Verilog HDL語言實現的. 練習三 利用條件語句實現計數分頻時序電路 實驗目的: 1. 掌握條件語句在簡單時序模塊設計中的使用; 2. 學習在Verilog模塊中應用計數器; 3. 學習測試模塊的編寫、綜合和不同層次的仿真。 練習四 阻塞賦值與非阻塞賦值的區別 實驗目的: 1. 通過實驗,掌握阻塞賦值與非阻塞賦值的概念和區別; 2. 了解阻塞賦值與非阻塞賦值的不同使用場合; 3. 學習測試模塊的編寫、綜合和不同層次的仿真。

    標簽: Verilog MOSIN6 HDL Ver

    上傳時間: 2016-11-19

    上傳用戶:mhp0114

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