opnet 關于網絡建模的程序,C語言支持。
上傳時間: 2015-03-08
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無限網絡的建模,OPNET,C語言支持。
上傳時間: 2014-01-17
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源代碼\用動態規劃算法計算序列關系個數 用關系"<"和"="將3個數a,b,c依次序排列時,有13種不同的序列關系: a=b=c,a=b<c,a<b=v,a<b<c,a<c<b a=c<b,b<a=c,b<a<c,b<c<a,b=c<a c<a=b,c<a<b,c<b<a 若要將n個數依序列,設計一個動態規劃算法,計算出有多少種不同的序列關系, 要求算法只占用O(n),只耗時O(n*n).
上傳時間: 2013-12-26
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序列模式分析算法GSP的實現 GSP是序列模式挖掘的一種算法。其主要描述如下: l 根據長度為i 的種子集Li 通過連接操作和剪切操作生成長度為i+1的候選序列模式Ci+1;然后掃描序列數據庫,計算每個候選序列模式的支持數,產生長度為i+1的序列模式Li+1,并將Li+1作為新的種子集。 l 重復第二步,直到沒有新的序列模式或新的候選序列模式產生為止。 l 掃描序列數據庫,得到長度為1的序列模式L1,作為初始的種子集 L1Þ C2 Þ L2 Þ C3 Þ L3 Þ C4 Þ L4 Þ …… 產生候選序列模式主要分兩步 l 連接階段:如果去掉序列模式s1的第一個項目與去掉序列模式s2的最后一個項目所得到的序列相同,則可以將s1于s2進行連接,即將s2的最后一個項目添加到s1中。 l 剪切階段:若某候選序列模式的某個子序列不是序列模式,則此候選序列模式不可能是序列模式,將它從候選序列模式中刪除。 候選序列模式的支持度計算:對于給定的候選序列模式集合C,掃描序列數據庫,對于其中的每一條序列d,找出集合C中被d所包含的所有候選序列模式,并增加其支持度計數。
上傳時間: 2016-07-23
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快速傅立葉變換(FFT)技術是數字信號處理中的核心技術,它已廣泛應用于數字信號處理的各個領域,長期以來一直是一個重要的研究課題。近年來,專用數字信號處理器以其優化的硬件結構和優良的性能價格比為FFT的實現提供了一種有效的途徑,其中最具有代表性的是美國TI公司的TMS320系列DSP。 本文首先分析了常用FFT算法原理,并進行了算法的討論和比較,然后詳細論述了以浮點型DSP為核心的實現FFT算法的硬件平臺的設計。平臺的硬件電路主要包括數據采集部分、數據處理部分、數據存儲部分和數據顯示部分。其中采集部分采用12位高速的A/D轉換芯片MAX197,數據處理部分采用32位浮點型DSP芯片-TMS320VC33,數據存儲部分采用了大容量的FLASH芯片——K9F2808UOA,數據顯示部分采用PHILIPS公司的高亮度、寬視角的TFT彩色液晶顯示屏。 為了擴展系統的通信能力,通信接口我們選擇CAN總線。軟件部分選用了頻率抽取基2FFT、分裂基FFT和實序列FFT算法,用C語言進行編程。最后部分是進行軟硬件的聯合調試,并在此基礎上進行了FFT算法實現。 論文結尾以實際的實驗曲線分析驗證了算法的正確性,同時針對實驗中產生的誤差找出了原因,并提出了解決的方法。實驗結果表明采用浮點DSP實現FFT算法方便且有較高的實時性,可以應用到電力系統諧波分析、振動測試及鐵路檢測等各個領域。
上傳時間: 2013-04-24
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人臉自動識別技術是模式識別、圖像處理等學科的一個最熱門研究課題之一。隨著社會的發展,各方面對快速有效的自動身份驗證的要求日益迫切,而人臉識別技術作為各種生物識別技術中最重要的方法之一,已經越來越多的受到重視。對于具有實時,快捷,低誤識率的高性能算法以及對算法硬件加速的研究也逐漸展開。 本文詳細分析了智能人臉識別算法原理,發展概況和前景,包括人臉檢測算法,人眼定位算法,預處理算法,PCA和ICA 算法,詳細分析了項目情況,系統劃分,軟硬件平臺的資源和使用。并在ISE軟件平臺上,用硬件描述語言(verilog HDL)對算法部分嚴格按照FPGA代碼風格進行了RTL 硬件建模,并對C++算法進行了優化處理,通過仿真與軟件算法結果進行比對,評估誤差,最后在VirtexII Pro FPGA 上進行了綜合實現。 主要研究內容如下: 首先,對硬件平臺xilinx的VirtexII Pro FPGA 上的系統資源進行了描述和研究,對存儲器sdram,RS-232 串口,JTAG 進行了研究和調試,對Coreconnect的OPB總線仲裁機理進行了兩種算法的比較,RTL 設計,仿真和綜合。利用ISE和VC++軟件平臺,對verilog和C++算法進行同步比較測試,使每步算法對應正確的結果。對軟硬件平臺的合理使用使得在項目中能盡可能多的充分利用硬件資源,制板時正確選型,以及加快設計和調試進度。其次,對人臉識別算法流程中的人臉檢測,人眼定位,預處理,識別算法分別進行了比較研究,選取其中各自性能最好的一種算法對其原理進行了分析討論。人臉檢測采用adaboost 算法,因其速度和精度的綜合性能表現優異。人眼定位采用小塊合并算法,因為它具有快速,準確,弱時實的特點。預處理算法采用直方圖均衡加平滑的算法,簡單,高效。 識別算法采用PCA 加ICA 算法,它能最大的弱化姿態和光照對人臉識別的影響。 最后,使用Verilog HDL 硬件描述語言進行算法的RTL 建模,在C++算法的基礎上,保證原來效果的前提下,根據FPGA 硬件特點對算法進行了優化。視頻輸入輸出是人臉識別的前提,它提供FPGA 上算法需要處理的數據,預處理算法在C++算法的基礎上進行了優化,最大的減少了運算量,提高了運算速度,16 位計算器模塊使得在算法實現時可以根據系統要求,在FPGA的ip 核和自己設計的模塊之間選擇性能更好的一個來調用,FIFO的設計提供同步和異步時鐘域的數據緩存。設計在ISE和VC++軟件平臺同時進行,隨時對verilog和C++數據進行監測和比對。全部設計模塊通過仿真,達到預定的性能要求,并在FPGA 上綜合實現。
上傳時間: 2013-07-13
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設計目的 加深對語法分析程序的任務及其工作原理的理解;掌握語法分析程序的實現方法;掌握簡單語言的狀態轉換圖表示形式極其識別程序的構造。 設計任務 編寫對簡單語言進行語法分析的詞法分析程序。并對輸入串for I=1to 20 do {x:=x+2 y:=y*(2+c) }} 進行語法分析,要求如下: 1。識別其中的關鍵字,標識符,常數,運算符和界符。2,對其中的數字注明其值和類型 3。將識別的結果填入表中并輸出。
上傳時間: 2015-03-30
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寫一個對文本文件加密的程序和一個解密的程序。密碼規則是:對于小寫字母,a換成x,b換成y,c換成z,d換成a,e換成b,...;對于大寫字母,A換成X,B換成Y,C換成Z,D換成A,E換成B,...;其他字符不變。
上傳時間: 2016-08-16
上傳用戶:jennyzai
一道程序編譯順序的考題,涉及到函數調用的先后順序及運算符號的優先級等問題。下面我展開給你講。 C的程序編譯總是從main函數開始的,這道題的重點在“fun((int)fun(a+c,b),a-c)) ”語句。 系統首先要確定最外層 fun()函數的實參,第一個參數的確定需要遞歸調用fun()函數(不妨稱其為內層函數)。內層函數的兩個參數分別為x=a+b=2+8=10、y=b=5,執行函數體x+y=10+5=15,于是得外層函數的參數x=15。其另一個參數y=a-c=2-b=-6,再次執行函數體,得最終返回值x+y=15+(-6)=9。
標簽: 程序編譯
上傳時間: 2014-12-03
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在linux系統下開發研究移動通信的工具型代碼,內附m序列 walsh函數等完整C程序,有很高的參考學習價值
上傳時間: 2013-12-16
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