適用于S3C2410的最簡ADS1.2工程！ 工程中僅包括一個匯編代碼，生成的bin文件僅87字節。可以完成初始化并點亮一個LED燈，您可以這個工程為基礎開始2410開發板的熟悉過程。
上傳時間： 2015-05-16
上傳用戶：fhzm5658
求取一幅灰度圖像中的光斑形心的位置的Matlab的源代碼。算法使用的是最大類間方差法編寫的程序，可以得到光斑形心位置的（x,y）坐標。
上傳時間： 2014-09-02
上傳用戶：bibirnovis
c語言版的多項式曲線擬合。 用最小二乘法進行曲線擬合. 用p－1 次多項式進行擬合，p<= 10 x,y 的第0個域x[0],y[0],沒有用，有效數據從x[1],y[1] 開始 nNodeNum,有效數據節點的個數。 b,為輸出的多項式系數，b[i] 為b[i-1]次項。b[0],沒有用。 b,有10個元素ok。
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：變形金剛
最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)，作實驗所得的數據亦常使用最小平方近似法來達成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數，除了多項式之外，指數、對數方程式亦可作為近似函數。關於最小平方近似法的計算原理，請參閱市面上的數值分析書籍
標簽： least-squares approximation approximating discrete
上傳時間： 2015-06-21
上傳用戶：SimonQQ
最小二乘法曲線擬合 作者：佚名 文章來源：不詳 點擊數：164 更新時間：2006-1-4 【字體：小 大】【發表評論】【加入收藏】【告訴好友】【打印此文】【關閉窗口】 //最小二乘法曲線擬合 typedef CArray<double,double>CDoubleArray BOOL CalculateCurveParameter(CDoubleArray *X,CDoubleArray *Y,long M,long N,CDoubleArray *A) { //X,Y -- X,Y兩軸的坐標 //M -- 結果變量組數 //N -- 采樣數目 //A -- 結果參數 文章錄入：admin 責任編輯：admin
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：liansi
雖然Windows下可視化開發工具如VC、Delphi、C＋＋ Builder等都有專用的定時器控件Timer，而且使用很方便，可以實現一定的定時功能，但最小計時精度僅為55ms，且定時器消息在多任務操作系統中的優先級很低，不能得到及時響應，往往不能滿足實時控制環境下的應用。不過Microsoft公司在Win32 API函數庫中已經為用戶提供了一組用于高精度計時的底層函數，如果用戶使用得當，計時精度可到1ms。這個計時精度、對于一般的實時系統控制完全可以滿足要求。現將由C＋＋ Builder 4.0提供的重新封裝后的一組與時間相關的主要接口函數（函數名、參數、功能與Win32 API基本相同）說明如下：
標簽： Windows Builder Delphi Timer
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：康郎
//=== === === === === === === === === === === ===== //函數說明 //函數名稱：Correlation //函數功能：計算最小二乘法擬合的多項式的相關系數 //使用方法：int M------ 擬合多項式的階數（已知條件） // double *b--- 擬合曲線的系數,排列順序為由高階到低階（已知條件） // double *x--- 結點x軸數據（已知條件） // double *y--- 結點y軸數據（已知條件） // double *Yg-- 結點估計值，個數為m（過程變量） // int m------ 結點個數（已知條件） //注意事項：多項式階數最高為10,多項式的形式為 y = a0 + a1x +a2x2
標簽： Correlation 函數 計算 最小二乘法擬合
上傳時間： 2013-11-26
上傳用戶：change0329
//=== === === === === === === === === === === ===== //函數說明 //函數名稱：Correlation //函數功能：計算最小二乘法擬合的多項式的相關系數 //使用方法：int M------擬合多項式的項數（已知條件） // double *b---擬合曲線的系數,按升次排列（已知條件） // double *x---結點x軸數據（已知條件） // double *y---結點y軸數據（已知條件） // double *Yg--結點估計值，與*y相對應，個數為m（過程變量） // int m------結點個數（已知條件） //注意事項：多項式階數最高為10,多項式的形式為 y = b0 + b1*(x-Xavr)...
標簽： Correlation 函數 計算 最小二乘法擬合
上傳時間： 2014-11-23
上傳用戶：yxgi5
//=== === === === === === === === === === === === === === = //函數說明 //函數名稱：PolyFit //函數功能：最小二乘法曲線擬合 //使用方法：double *x ---- 存放n個數據點的X坐標 // double *y ---- 存放n個數據點的Y坐標 // int n -------- 給定數據點個數 // double *a ---- 返回m-1次擬合多項式的m個系數 // int m -------- 擬合多項式的項數，即擬合多項式的最高次為m-1。要求m<=n,且 // m<=20。若m>n或m>20，則本函數自動按m=min{n,20}處理 // double *dt --- dt[0]返回擬合多項式與各數據點誤差的平方和；dt[1]返回擬合多 // 項式與各數據點的誤差絕對值之和；dt[2]返回擬合多項式與各數據 // 點誤差絕對值的最大值 //注意事項：擬合多項式的形式為 y = b0 + b1*(x-Xavr)...
上傳時間： 2015-07-19
上傳用戶：waizhang
* 本算法用最小二乘法依據指定的M個基函數及N個已知數據進行曲線擬和 * 輸入: m--已知數據點的個數M * f--M維基函數向量 * n--已知數據點的個數N-1 * x--已知數據點第一坐標的N維列向量 * y--已知數據點第二坐標的N維列向量 * a--無用 * 輸出: 函數返回值為曲線擬和的均方誤差 * a為用基函數進行曲線擬和的系數, * 即a[0]f[0]+a[1]f[1]+...+a[M]f[M].
上傳時間： 2015-07-26
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