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<li id="aqyss"></li> 影像中角落的偵測-主要是機(jī)器視覺當(dāng)中很重要的一環(huán) 因?yàn)榻锹涞母淖兓蚴亲兓梢詡蓽y出來當(dāng)做影像變化的特徵
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上傳時(shí)間： 2013-12-29
上傳用戶：kernaling
利用簡單優(yōu)先法輸出逆波蘭式 將中綴式轉(zhuǎn)化成逆波蘭式
上傳時(shí)間： 2015-03-28
上傳用戶：一諾88
按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)書編的程序,編譯出來完事的,能運(yùn)行的"逆置帶頭結(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)單鏈表L"
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 動(dòng)態(tài) 單鏈表 程序
上傳時(shí)間： 2015-03-29
上傳用戶：moerwang
線性代數(shù)中的矩陣求逆的問題，使用此算法可以簡化矩陣的操作。
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：妄想演繹師
試用時(shí)域最小平方誤差準(zhǔn)則（最小平方逆設(shè)計(jì)）設(shè)計(jì)一個(gè)具有四項(xiàng)系數(shù)的IIR DF的系統(tǒng)函數(shù)，使其在y(n)=[3,2,1]輸入激勵(lì)下，輸出v(n)逼近d(n)=[2,0.2,0.05]。令v(-1)=v(-2)=0。求出v(n)的前8個(gè)樣值與d(n)進(jìn)行比較。用matlab實(shí)現(xiàn)了此要求。
標(biāo)簽： IIR 時(shí)域 準(zhǔn)則 函數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-08-24
上傳用戶：lgnf
求解對角線元素很小的矩陣的逆矩陣,避免一般求逆的溢出問題,用Fortran編寫
上傳時(shí)間： 2015-04-06
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svpwm的matlab仿真主要利用matlab進(jìn)行svpwm生成的PARK變換、Park逆變換、波形輸出等
標(biāo)簽： matlab svpwm PARK Park
上傳時(shí)間： 2015-04-06
上傳用戶：csgcd001
算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見，主要應(yīng)用于求Billboard矩陣。按照定義的計(jì)算方法乘法運(yùn)算，嚴(yán)重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運(yùn)算時(shí)，矩陣求逆的優(yōu)化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱為全選主元高斯-約旦法。 高斯-約旦法（全選主元）求逆的步驟如下： 首先，對于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步： 從第 k 行、第 k 列開始的右下角子陣中選取絕對值最大的元素，并記住次元素所在的行號(hào)和列號(hào)，在通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱為全選主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k)，j = 0, 1, ..., n-1；j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j)，i, j = 0, 1, ..., n-1；i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k)，i = 0, 1, ..., n-1；i != k 最后，根據(jù)在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進(jìn)行恢復(fù)，恢復(fù)的原則如下：在全選主元過程中，先交換的行（列）后進(jìn)行恢復(fù)；原來的行（列）交換用列（行）交換來恢復(fù)。
上傳時(shí)間： 2015-04-09
上傳用戶：wang5829
逆波蘭表達(dá)式,分解輸入的字符,進(jìn)行語意分析,生成表達(dá)式
上傳時(shí)間： 2015-04-12
上傳用戶：miaochun888
BP算法實(shí)現(xiàn)異或問題,采用S型函數(shù)的前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其逆推學(xué)習(xí)算法
標(biāo)簽： BP算法 函數(shù) 多層 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2015-04-16
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