矩量法是求解電磁場邊界值問題中一種行之有效的數值方法.它所做的工作是將積分方程化為差分方程,或將積分方程中積分化為有限求和,從而建立代數方程組,故它的主要工作量是用計算機求解代數方程組.所以,在矩量法求解代數方程組過程中,矩陣規模的大小涉及到占用內存的多少,在很大程度上影響了計算的速度.如何盡可能的減少矩陣存儲量,成為加速矩量法計算的關鍵.此處介紹了方法
上傳時間： 2013-12-10
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用VxWorks的信號量機制實現任務同步.pdf ：為了保證諸任務對臨界critical資源l eso~ 的互斥訪問，VxWorks提供了任務同步機制。二進制信號量是VxWorks系統中實現任務同步的一種重要手段，它保證了任務在并發時結果的一致性。
上傳時間： 2016-07-25
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上傳時間： 2016-07-27
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PDU協議解釋,分析信息傳輸的具體指令,擴大實際數據量
上傳時間： 2014-01-08
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利用PA口的第二功能將PA0口（即ADC的0通道）輸入的模擬量轉變為數字量，通道的參考源選 擇AVCC，并且數據采用右對齊方式，轉換方式為每1秒啟動一次轉換，轉換結果由實驗臺上 的七段數碼管顯示
上傳時間： 2013-12-19
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建立預測煙葉中含Ｎ量的BP人工神經網絡模型。。。。全局優化算法
上傳時間： 2013-11-28
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
上傳時間： 2016-07-31
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
上傳時間： 2013-12-19
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本程序實現了在matlab環境下進行基于高階累積量的MUSIC算法仿真
上傳時間： 2016-08-01
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matlab PCA應用于TE數據進行檢測 包括SPE統計量計算，以及SPE和T方控制限的計算。
上傳時間： 2014-01-26
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