方差法計算分維數，此方法犧牲了一定的計算速度，但是精度較高。
上傳時間： 2013-12-14
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三軸伺服馬達控制程式利用軟體DDA方式讀回目前位置然後以取樣時間計算出下一點位置取誤差後利用DA將命令電壓送出做三軸控制
上傳時間： 2017-04-02
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數控分頻器的輸出信號頻率為輸入數據的函數。用傳統的方法設計,其設計過程和電路都比較復雜,且設計成 果的可修改性和可移植性都較差?；赩HDL 的數控分頻器設計,整個過程簡單、快捷,極易修改,可移植性強。他可利用 并行預置數的加法計數器和減法計數器實現。廣泛應用于電子儀器、樂器等數字電子系統中。
上傳時間： 2014-11-29
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摘要:自動計量分裝機是近幾年來廣泛使用的一種機器，它的控制系統是分裝機的核心部分。整個系統是由輸入電路、顯示電路及電氣控制電路等組成，并采用AT89C51單片機及串行外圍電路為主要部件:部分硬件功能采用軟件實現，使得該系統結構簡單，可靠性強，使用方便。該系統的主要功能包括參數設定、瞬時質量及分裝次數顯示、振蕩強度的連續調節、超差報警等。系統功能強大，同時還具有裝料、稱重、判別、顯示、統計、卸料控制等功能，在一定程度上滿足了生產的要求，是實現各種粉狀、顆粒狀物料的計量、分裝的專用分裝設備。下文將詳細介紹自動計量分裝機控制系統的系統功能、結構特點、設計方案、工作原理等。關健詞:自動計量分裝機 單片機 主控電路
上傳時間： 2013-11-12
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本書共分６篇，第１篇統計學基礎知識與ＳＡＳ軟件應用技巧，介紹了統計學的基本概念和學習方法、試驗設計入門、統計描述、ＳＡＳ軟件應用入門、編寫ＳＡＳ實用程序的技巧、單變量統計分析和利用SAS／GRAPH模塊繪制常用統計圖的方法。第２篇試驗設計與定量資料的統計分析，介紹了與ｔ檢驗、非參數檢驗和各種方差分析有關的試驗設計和數據處理方法。第３篇試驗設計與定性資料的統計分析，介紹了處理二維及高維列聯表資料的各種統計分析 方法，包括卡方檢驗、Fisher的精確檢驗、典型相關分析、logistic回歸模型和對數線性模型等內容。第４篇試驗設計與回歸分析，介紹了回歸分析的種類和選用方法、簡單直線回歸、多項式回歸、簡單曲線回歸、多元線性回歸、協方差分析、直接試驗設計及其資料的回歸分析等有關內容。第５篇生存分析，介紹了生存資料的特點、生存時間函數和生存分析 方法的分類等基本概念；生存資料的非參數分析方法、ＣＯＸ模型分析方法和參數模型的回歸分析方法。第６篇多元統計分析，介紹了主成分分析、因子分析、對應分析、聚類分析、判別分析、典型相關分析。
標簽： 分
上傳時間： 2013-12-19
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含并、交和差運算的集合類型試驗報告，這個報告是做計算機試驗的標準樣式，分為了7個模塊。
上傳時間： 2014-01-25
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Otsu-最大類間方差Matlab代碼 最大類間方差法原理：最大類間方差法是由日本學者大津于1979年提出的,是一種自適應的閾值確定的方法,又叫大津法,簡稱OTSU。它是按圖像的灰度特性,將圖像分成背景和目標2 部分。背景和目標之間的類間方差 ％ 大,說明構成圖像的2 部分的差別越大,當部分目標錯分為背景或部分背景錯分為目標都會導致2 部 ％ 分差別變小。
上傳時間： 2015-09-05
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分班系統 分班是教學管理中一個重要的環節。如何分班才算平衡？相信很多人都想過這個問題，按總分高低排的方法只分得各班的總平均分基本平衡，但受偶然因素影響一些科目班之間平衡性很差，而學校評價教師教學成績卻以科目班的平衡性評價為主。 因此，我們都希望最好能分得每個科目各班都基本平衡，處理這個問題用手工根本難于做到，只有借助計算機的強大數據處理能力，我們才可能解決這個難題，下面示例數據就是最有力的說明，要觀看示例效果請按下紅色的[開始分班]鍵。即使你不用平衡各科分班，本軟件也是一個又快又好地輔助分班的好助手。多謝使用本免費軟件，并提出寶貴意見。
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：linlin
為歌手投票：1、檢測出最高分和最低分，然后求出平均分 2、計算各個評委的打分與平均分的差的絕對值，絕對值大的為“差評委”，小的為“好評委”。 在求出最大值和最小值時還要捕獲數組b的下標，即得到評委的序號
上傳時間： 2014-01-13
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（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， 。
上傳時間： 2016-10-19
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