數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) Balance-Bi-Tree 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) Balance-Bi-Tree 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) Balance-Bi-Tr
標(biāo)簽： Balance-Bi-Tree Balance-Bi-Tr 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
上傳時間： 2013-12-12
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Rotating shafts experience a an elliptical motion called whirl. It is important to decompose this motion into a forward and backward whil orbits. The current function makes use of two sensors to generate a bi-directional spectrogram. The method can be extended to any time-frequency distribution ％ ％ compute the forward/backward Campbell/specgtrogram ％ ％ INPUT: ％ y (n x 2) each column is measured from a different sensor ％ /////// ％ __ ％ |s1| y(:,1) ％ |__| ％ __ ％ / \ ________|/ ％ | | | s2 |/ y(:,2) ％ \____/ --------|/ ％ ％ Fs Sampling frequnecy ％ ％ OUTPUT: ％ B spectrogram/Campbel diagram ％ x x-axis coordinate vector (time or Speed) ％ y y-axis coordinate vector (frequency [Hz])
標(biāo)簽： experience elliptical decompose important
上傳時間： 2015-06-23
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n階行列式求值的C++類. 輸入行列式各分量后，可得到行列式的值。
上傳時間： 2014-11-28
上傳用戶：yph853211
已知n個城市之間的相互距離，現(xiàn)有一個推銷員必須遍訪這n個城市，并且每個城市 只能訪問一次，最后又必須返回出發(fā)城市。如何安排他對這些城市的訪問次序，可使其 旅行路線的總長度最短？
標(biāo)簽： 城市
上傳時間： 2013-12-28
上傳用戶：三人用菜
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的課程設(shè)計(jì) 輸入長度N 可以輸出所有可能序列 并演示
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 序列 輸入 長度
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：dongbaobao
全班有N（2<=N<=45）個人排成一排，但因?yàn)楦甙积R，需要進(jìn)行調(diào)整。調(diào)整的方法是，不調(diào)換左右次序，只讓若干人后退一步變?yōu)榈?排，使第一排留下的人從左到右的身高按降序排列，即右邊的人不比左邊的人高。如果第2排的人還不按降序排列，則照此辦理，即再讓第2排的若干人后退一步變?yōu)榈?排，這樣繼續(xù)下去，直到所有排的人都按身高從高到低排列。 調(diào)整中，你需要找出一種使第一排留下的人數(shù)盡可能多的調(diào)整方法，第二排若需要繼續(xù)調(diào)整，則也應(yīng)使第二排留下的人數(shù)盡可能多，余類推。
上傳時間： 2015-06-29
上傳用戶：zhenyushaw
含t h r e a d x,u c o s 的b s p
標(biāo)簽：
上傳時間： 2015-06-29
上傳用戶：xfbs821
bcb s I/O library in WinXP
標(biāo)簽： library WinXP bcb in
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：zl5712176
This design is a universal register which can be used as a straightforward storage register, a bi-directional shift register, an up counter and a down counter.
標(biāo)簽： register straightforward universal storage
上傳時間： 2013-12-28
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HMM(Hidden Markov Model)，狀態(tài)數(shù)目N=3，觀察符號數(shù)目M=2，時間長度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號觀察機(jī)率B、和起始機(jī)率 ，求觀察序列 出現(xiàn)的機(jī)率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號觀察機(jī)率B、起始機(jī)率 、和觀察序列 ，求一個狀態(tài)序列 使得O出現(xiàn)的機(jī)率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)率A、狀態(tài)符號觀察機(jī)率B、起始機(jī)率 、和觀察序列 ，求新的A、B、 ，使得O出現(xiàn)的機(jī)率最大。
標(biāo)簽： Hidden Markov Model HMM
上傳時間： 2014-08-28
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