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從零開(kāi)始學(xué)電子

  • [原創]vxworks系統下的I/O系統和設備驅動筆記。

    [原創]vxworks系統下的I/O系統和設備驅動筆記。

    標簽: vxworks 設備驅動

    上傳時間: 2015-04-21

    上傳用戶:yuchunhai1990

  • 本程序通過k均值算法對兩類進行分類。通過任意選擇初始點

    本程序通過k均值算法對兩類進行分類。通過任意選擇初始點,由k均值很快找到兩類的中心點

    標簽: 程序 均值算法 分類

    上傳時間: 2014-01-17

    上傳用戶:manlian

  • 用AVRM128單片機讀取汽車通信K總線

    用AVRM128單片機讀取汽車通信K總線,用于查錯,可以由單片機UART串口來完成

    標簽: AVRM 128 單片機 讀取

    上傳時間: 2014-01-07

    上傳用戶:hfmm633

  • 實現K均值算法

    實現K均值算法,讀取文件,實現K均值的分類。

    標簽: K均值算法

    上傳時間: 2015-04-23

    上傳用戶:ghostparker

  • Windowed-Burg method is made in order to improve the Clasical Burg method. Previously, I send the PB

    Windowed-Burg method is made in order to improve the Clasical Burg method. Previously, I send the PBURGW.m file, but now I include also the ARBURGW.m algorithm and some NOTES-EXAMPLES to explain it and compare with the pburg.m algorithm from MATLAB.

    標簽: method Windowed-Burg Previously the

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:familiarsmile

  • 本測試程序是針對TMS320LF2407 EVM的性能測試而設計開發的。程序運行時將按順序對數據RAM空間、程序代碼空間、片上異步串行通訊、ADC-DAC聯合檢測、雙向數字I/O口、通用I/O和評估板

    本測試程序是針對TMS320LF2407 EVM的性能測試而設計開發的。程序運行時將按順序對數據RAM空間、程序代碼空間、片上異步串行通訊、ADC-DAC聯合檢測、雙向數字I/O口、通用I/O和評估板LED、評估板并排手動開關分別進行檢測。測試結果的正確或錯誤均有信息顯示。

    標簽: ADC-DAC 2407 TMS 320

    上傳時間: 2014-02-04

    上傳用戶:klin3139

  • 相信很多人都有對此算法有過詳細的了解,確實這個算法最K乘積問題應用的還是很廣泛的

    相信很多人都有對此算法有過詳細的了解,確實這個算法最K乘積問題應用的還是很廣泛的

    標簽: 算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:腳趾頭

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

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