在最優(yōu)化問題中，常用需求取代價函數(shù)的最小值，該程序?qū)崿F(xiàn)了最速梯度求最小的功能
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上傳時間： 2013-12-26
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此為qpsk的範例，將一訊號分解成I及Q part，再將訊號I及Q部分相加得到輸出
標簽： qpsk
上傳時間： 2015-06-01
上傳用戶：youth25
實驗描述：分布式數(shù)據(jù)庫的算法partition的具體實現(xiàn)。即通過該算法找到關(guān)系數(shù)據(jù)庫最優(yōu)分裂點，使得結(jié)果最優(yōu)。 算法思想： 1、 首先根據(jù)所輸入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 對CA矩陣中劃分點預(yù)先設(shè)在n-1處，并將屬性列分成兩個集合，TA和BA，TA中的元為：{ A1 、A2 …… An-1 },BA中的元素為：{ An} 3、 確定集合TQ、BQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 計算出CTQ、CBQ、COQ這些值，其中CTQ= ，CBQ= ，COQ= 5、 通過劃分點的第次移動分別計算出z=CTQ*CBQ-COQ2 6、 對取到的z的最大值處標記，為分割點 7、 對CA進行調(diào)整，重復(fù)計算得到最終z的最大值點，對CA矩陣進行劃分 8、 對上述算法進行修改，將得到的最大z值的分割點和次大的分割點都記錄下來，得到兩個分割，則將原有的屬性集劃分成三部分。 該算法的目的是找到獨立存取的屬性集合或者分別的應(yīng)用集。比如說，如果可以找到兩個屬性A1,A2,他們只是被q1讀取，而A3,A4被q2,q3讀取，這樣在分裂的時候可以確定。算法就是找到這些組。另外為了簡單化起見，我命令refj(qi)全部等于1.
標簽： partition 算法 實驗 分布式數(shù)據(jù)庫
上傳時間： 2015-06-04
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實驗描述：分布式數(shù)據(jù)庫的算法partition的具體實現(xiàn)。即通過該算法找到關(guān)系數(shù)據(jù)庫最優(yōu)分裂點(2個），使得結(jié)果最優(yōu)。 1、 首先根據(jù)所輸入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 對CA矩陣中劃分點預(yù)先設(shè)在n-1處，并將屬性列分成3個集合，TA和BA和MA， 3、 確定集合TQ、BQ,MQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, MQ={ qj| AQ(qi) MA},OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 計算出CTQ、CBQ、CMQ、COQ這些值，其中CTQ= ，CBQ= ，CMQ= ，COQ= 5、 通過劃分點的第次移動分別計算出z=CTQ*CBQ*CMQ-COQ3 6、 對取到的z的最大值處標記，為分割點 7、 對CA進行調(diào)整，重復(fù)計算得到最終z的最大值點，對CA矩陣進行劃分 對上述算法進行修改，將得到的最大z值的分割點和次大的分割點都記錄下來，得到兩個分割，則將原有的屬性集劃分成三部分。
標簽： partition 算法 實驗 分布式數(shù)據(jù)庫
上傳時間： 2015-06-04
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最優(yōu)化中利用懲罰因子的罰函數(shù)法的外延，連帶了共軛梯度法，由于罰因子的迅速跌代增大，加速了目標函數(shù)的收斂速度。
標簽： 函數(shù)
上傳時間： 2014-01-21
上傳用戶：CHINA526
一個簡單的類似鋼琴的游戲，能夠發(fā)出3個8度音， 低音：1~7； 中音：Q~U或q~u； 高音：A~J或a~j；
標簽： 鋼琴
上傳時間： 2015-06-09
上傳用戶：784533221
這是一個字母或數(shù)制之間的轉(zhuǎn)化程序，5為主模塊，調(diào)用模塊1和模塊7 模塊1又調(diào)用模塊2、3、4和6四個模塊，其中： 模塊2實現(xiàn)小寫字母向大寫字母的轉(zhuǎn)換 模塊3實現(xiàn)大寫字母向小寫字母的轉(zhuǎn)換 模塊4實現(xiàn)二進制數(shù)向十六進制數(shù)的轉(zhuǎn)換 模塊6實現(xiàn)十六進制數(shù)向二進制數(shù)的轉(zhuǎn)換 模塊7實現(xiàn)十六進制數(shù)向十進制數(shù)的轉(zhuǎn)換 按“q”鍵退出。 使用時，需將7個文件分別匯編，連接的方法為： 5＋1＋2＋3＋4＋6＋7 生成可執(zhí)行文件“5” 即可運行。
上傳時間： 2015-06-14
上傳用戶：許小華
程序代碼說明 P0301：數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)的顯示及其傅立葉變換 P0302：二維離散余弦變換的圖像壓縮 P0303：采用灰度變換的方法增強圖像的對比度 P0304：直方圖均勻化 P0305：模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 P0306：采用二維中值濾波函數(shù)medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 P0307：采用MATLAB中的函數(shù)filter2對受噪聲干擾的圖像進行均值濾波 P0308：圖像的自適應(yīng)魏納濾波 P0309：運用5種不同的梯度增強法進行圖像銳化 P0310：圖像的高通濾波和掩模處理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對受噪聲干擾的圖像進行平滑處理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對圖像進行銳化處理
上傳時間： 2015-06-16
上傳用戶：yyyyyyyyyy
程序代碼說明 P0401：用Prewitt算子檢測圖像的邊緣 P0402：用不同σ值的LoG算子檢測圖像的邊緣 P0403：用Canny算子檢測圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水線閾值法分割圖像 P0406：對矩陣進行四叉樹分解 P0407：將圖像分為文字和非文字的兩個類別 P0408：形態(tài)學(xué)梯度檢測二值圖像的邊緣 P0409：形態(tài)學(xué)實例——從PCB圖像中刪除所有電流線，僅保留芯片對象
上傳時間： 2015-06-16
上傳用戶：zuozuo1215
程序代碼說明 P0401：用Prewitt算子檢測圖像的邊緣 P0402：用不同σ值的LoG算子檢測圖像的邊緣 P0403：用Canny算子檢測圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水線閾值法分割圖像 P0406：對矩陣進行四叉樹分解 P0407：將圖像分為文字和非文字的兩個類別 P0408：形態(tài)學(xué)梯度檢測二值圖像的邊緣 P0409：形態(tài)學(xué)實例——從PCB圖像中刪除所有電流線，僅保留芯片對象
上傳時間： 2015-06-18
上傳用戶：xwd2010
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