數(shù)值分析 解線性方程組算法，高斯列主元消去法，LU分解法，高斯-塞德?tīng)柕ǎ琒OR迭代法
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C語(yǔ)言精彩百例第71－93例 第三篇 常用算法篇 實(shí)例71 鏈表的建立 實(shí)例72 鏈表的基本操作 實(shí)例73 隊(duì)列的應(yīng)用 實(shí)例74 堆棧的應(yīng)用 實(shí)例75 串的應(yīng)用 實(shí)???76 樹(shù)的基本操作 實(shí)例77 冒泡排序法 實(shí)例78 堆排序 實(shí)例79 歸并排序 實(shí)例80 磁盤(pán)文件排序 實(shí)例81 順序查找 實(shí)例82 二分法查找 實(shí)例83 樹(shù)的動(dòng)態(tài)查找 實(shí)例84 二分法求解方程 實(shí)例85 牛頓迭代法求解方程 實(shí)例86 弦截法求解方程 實(shí)例87 拉格朗日插值 實(shí)例88 最小二乘法擬合 實(shí)例89 辛普生數(shù)值積分 實(shí)例90 改進(jìn)歐拉法 實(shí)例91 龍格-庫(kù)塔法 實(shí)例92 高斯消去法 實(shí)例93 正定矩陣求逆
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數(shù)值計(jì)算算法，包括： （1）Lagrange插值 （2）Newton 插值 （3）求f(x0)：秦九韶法 （4）求實(shí)系數(shù)多項(xiàng)式f(z0)。z0為復(fù)數(shù)（5）二分法求f(x)=0的根 （6）弦截法求f (x)=0的根 （7）求實(shí)系數(shù)多項(xiàng)式 方程的實(shí)根、復(fù)根 （8）解線性方程組：Gauss列主元素消去法( 9 )快速弗利葉變換（FFT）
標(biāo)簽： 數(shù)值計(jì)算 算法
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基于Matlab的計(jì)算方法中常用的算法程序，包括高斯消去等
標(biāo)簽： Matlab 計(jì)算方法 算法 程序
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拉格朗日插值算法 牛頓插值多項(xiàng)式，用于離散數(shù)據(jù)的擬合 高斯列主元消去法,求解其次線性方程組
標(biāo)簽： 插值 多項(xiàng)式 算法 牛頓
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常用算法：鏈表的操作、隊(duì)列的應(yīng)用、堆棧的應(yīng)用、串的應(yīng)用、樹(shù)的基本操作、冒泡排序、堆排序、歸并排序、磁盤(pán)文件排序、順序查找、二分查找、樹(shù)的動(dòng)態(tài)查找、二分法求解方程、牛頓迭代求解方程、弦截法求解方程、拉格朗日插值、最小二乘法擬合、辛普生數(shù)值積分、改進(jìn)歐拉法、龍格-庫(kù)塔算法、高斯消去法、正定矩陣求逆算法
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常用數(shù)值算法的C++源碼，包括三次樣條插值、二重積分計(jì)算、常微分初值問(wèn)題數(shù)值解、Newton迭代法、列主元高斯消去法、逐次超松弛迭代法。
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第1章 緒論 1 1.1 程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言概述 1 1.1.1 機(jī)器語(yǔ)言 1 1.1.2 匯編語(yǔ)言 2 1.1.3 高級(jí)語(yǔ)言 2 1.1.4 C語(yǔ)言 3 1.2 C語(yǔ)言的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn) 4 1.2.1 C語(yǔ)言的優(yōu)點(diǎn) 4 1.2.2 C語(yǔ)言的缺點(diǎn) 6 1.3 算法概述 7 1.3.1 算法的基本特征 7 1.3.2 算法的復(fù)雜度 8 1.3.3 算法的準(zhǔn)確性 10 1.3.4 算法的穩(wěn)定性 14 第2章 復(fù)數(shù)運(yùn)算 18 2.1 復(fù)數(shù)的四則運(yùn)算 18 2.1.1 [算法1] 復(fù)數(shù)乘法 18 2.1.2 [算法2] 復(fù)數(shù)除法 20 2.1.3 【實(shí)例5】 復(fù)數(shù)的四則運(yùn)算 22 2.2 復(fù)數(shù)的常用函數(shù)運(yùn)算 23 2.2.1 [算法3] 復(fù)數(shù)的乘冪 23 2.2.2 [算法4] 復(fù)數(shù)的n次方根 25 2.2.3 [算法5] 復(fù)數(shù)指數(shù) 27 2.2.4 [算法6] 復(fù)數(shù)對(duì)數(shù) 29 2.2.5 [算法7] 復(fù)數(shù)正弦 30 2.2.6 [算法8] 復(fù)數(shù)余弦 32 2.2.7 【實(shí)例6】 復(fù)數(shù)的函數(shù)運(yùn)算 34 第3章 多項(xiàng)式計(jì)算 37 3.1 多項(xiàng)式的表示方法 37 3.1.1 系數(shù)表示法 37 3.1.2 點(diǎn)表示法 38 3.1.3 [算法9] 系數(shù)表示轉(zhuǎn)化為點(diǎn)表示 38 3.1.4 [算法10] 點(diǎn)表示轉(zhuǎn)化為系數(shù)表示 42 3.1.5 【實(shí)例7】 系數(shù)表示法與點(diǎn)表示法的轉(zhuǎn)化 46 3.2 多項(xiàng)式運(yùn)算 47 3.2.1 [算法11] 復(fù)系數(shù)多項(xiàng)式相乘 47 3.2.2 [算法12] 實(shí)系數(shù)多項(xiàng)式相乘 50 3.2.3 [算法13] 復(fù)系數(shù)多項(xiàng)式相除 52 3.2.4 [算法14] 實(shí)系數(shù)多項(xiàng)式相除 54 3.2.5 【實(shí)例8】 復(fù)系數(shù)多項(xiàng)式的乘除法 56 3.2.6 【實(shí)例9】 實(shí)系數(shù)多項(xiàng)式的乘除法 57 3.3 多項(xiàng)式的求值 59 3.3.1 [算法15] 一元多項(xiàng)式求值 59 3.3.2 [算法16] 一元多項(xiàng)式多組求值 60 3.3.3 [算法17] 二元多項(xiàng)式求值 63 3.3.4 【實(shí)例10】 一元多項(xiàng)式求值 65 3.3.5 【實(shí)例11】 二元多項(xiàng)式求值 66 第4章 矩陣計(jì)算 68 4.1 矩陣相乘 68 4.1.1 [算法18] 實(shí)矩陣相乘 68 4.1.2 [算法19] 復(fù)矩陣相乘 70 4.1.3 【實(shí)例12】 實(shí)矩陣與復(fù)矩陣的乘法 72 4.2 矩陣的秩與行列式值 73 4.2.1 [算法20] 求矩陣的秩 73 4.2.2 [算法21] 求一般矩陣的行列式值 76 4.2.3 [算法22] 求對(duì)稱(chēng)正定矩陣的行列式值 80 4.2.4 【實(shí)例13】 求矩陣的秩和行列式值 82 4.3 矩陣求逆 84 4.3.1 [算法23] 求一般復(fù)矩陣的逆 84 4.3.2 [算法24] 求對(duì)稱(chēng)正定矩陣的逆 90 4.3.3 [算法25] 求托伯利茲矩陣逆的Trench方法 92 4.3.4 【實(shí)例14】 驗(yàn)證矩陣求逆算法 97 4.3.5 【實(shí)例15】 驗(yàn)證T矩陣求逆算法 99 4.4 矩陣分解與相似變換 102 4.4.1 [算法26] 實(shí)對(duì)稱(chēng)矩陣的LDL分解 102 4.4.2 [算法27] 對(duì)稱(chēng)正定實(shí)矩陣的Cholesky分解 104 4.4.3 [算法28] 一般實(shí)矩陣的全選主元LU分解 107 4.4.4 [算法29] 一般實(shí)矩陣的QR分解 112 4.4.5 [算法30] 對(duì)稱(chēng)實(shí)矩陣相似變換為對(duì)稱(chēng)三對(duì)角陣 116 4.4.6 [算法31] 一般實(shí)矩陣相似變換為上Hessen-Burg矩陣 121 4.4.7 【實(shí)例16】 對(duì)一般實(shí)矩陣進(jìn)行QR分解 126 4.4.8 【實(shí)例17】 對(duì)稱(chēng)矩陣的相似變換 127 4.4.9 【實(shí)例18】 一般實(shí)矩陣相似變換 129 4.5 矩陣特征值的計(jì)算 130 4.5.1 [算法32] 求上Hessen-Burg矩陣全部特征值的QR方法 130 4.5.2 [算法33] 求對(duì)稱(chēng)三對(duì)角陣的全部特征值 137 4.5.3 [算法34] 求對(duì)稱(chēng)矩陣特征值的雅可比法 143 4.5.4 [算法35] 求對(duì)稱(chēng)矩陣特征值的雅可比過(guò)關(guān)法 147 4.5.5 【實(shí)例19】 求上Hessen-Burg矩陣特征值 151 4.5.6 【實(shí)例20】 分別用兩種雅克比法求對(duì)稱(chēng)矩陣特征值 152 第5章 線性代數(shù)方程組的求解 154 5.1 高斯消去法 154 5.1.1 [算法36] 求解復(fù)系數(shù)方程組的全選主元高斯消去法 155 5.1.2 [算法37] 求解實(shí)系數(shù)方程組的全選主元高斯消去法 160 5.1.3 [算法38] 求解復(fù)系數(shù)方程組的全選主元高斯-約當(dāng)消去法 163 5.1.4 [算法39] 求解實(shí)系數(shù)方程組的全選主元高斯-約當(dāng)消去法 168 5.1.5 [算法40] 求解大型稀疏系數(shù)矩陣方程組的高斯-約當(dāng)消去法 171 5.1.6 [算法41] 求解三對(duì)角線方程組的追趕法 174 5.1.7 [算法42] 求解帶型方程組的方法 176 5.1.8 【實(shí)例21】 解線性實(shí)系數(shù)方程組 179 5.1.9 【實(shí)例22】 解線性復(fù)系數(shù)方程組 180 5.1.10 【實(shí)例23】 解三對(duì)角線方程組 182 5.2 矩陣分解法 184 5.2.1 [算法43] 求解對(duì)稱(chēng)方程組的LDL分解法 184 5.2.2 [算法44] 求解對(duì)稱(chēng)正定方程組的Cholesky分解法 186 5.2.3 [算法45] 求解線性最小二乘問(wèn)題的QR分解法 188 5.2.4 【實(shí)例24】 求解對(duì)稱(chēng)正定方程組 191 5.2.5 【實(shí)例25】 求解線性最小二乘問(wèn)題 192 5.3 迭代方法 193 5.3.1 [算法46] 病態(tài)方程組的求解 193 5.3.2 [算法47] 雅克比迭代法 197 5.3.3 [算法48] 高斯-塞德?tīng)柕ā?00 5.3.4 [算法49] 超松弛方法 203 5.3.5 [算法50] 求解對(duì)稱(chēng)正定方程組的共軛梯度方法 205 5.3.6 [算法51] 求解托伯利茲方程組的列文遜方法 209 5.3.7 【實(shí)例26】 解病態(tài)方程組 214 5.3.8 【實(shí)例27】 用迭代法解方程組 215 5.3.9 【實(shí)例28】 求解托伯利茲方程組 217 第6章 非線性方程與方程組的求解 219 6.1 非線性方程求根的基本過(guò)程 219 6.1.1 確定非線性方程實(shí)根的初始近似值或根的所在區(qū)間 219 6.1.2 求非線性方程根的精確解 221 6.2 求非線性方程一個(gè)實(shí)根的方法 221 6.2.1 [算法52] 對(duì)分法 221 6.2.2 [算法53] 牛頓法 223 6.2.3 [算法54] 插值法 226 6.2.4 [算法55] 埃特金迭代法 229 6.2.5 【實(shí)例29】 用對(duì)分法求非線性方程組的實(shí)根 232 6.2.6 【實(shí)例30】 用牛頓法求非線性方程組的實(shí)根 233 6.2.7 【實(shí)例31】 用插值法求非線性方程組的實(shí)根 235 6.2.8 【實(shí)例32】 用埃特金迭代法求非線性方程組的實(shí)根 237 6.3 求實(shí)系數(shù)多項(xiàng)式方程全部根的方法 238 6.3.1 [算法56] QR方法 238 6.3.2 【實(shí)例33】 用QR方法求解多項(xiàng)式的全部根 240 6.4 求非線性方程組一組實(shí)根的方法 241 6.4.1 [算法57] 梯度法 241 6.4.2 [算法58] 擬牛頓法 244 6.4.3 【實(shí)例34】 用梯度法計(jì)算非線性方程組的一組實(shí)根 250 6.4.4 【實(shí)例35】 用擬牛頓法計(jì)算非線性方程組的一組實(shí)根 252 第7章 代數(shù)插值法 254 7.1 拉格朗日插值法 254 7.1.1 [算法59] 線性插值 255 7.1.2 [算法60] 二次拋物線插值 256 7.1.3 [算法61] 全區(qū)間插值 259 7.1.4 【實(shí)例36】 拉格朗日插值 262 7.2 埃爾米特插值 263 7.2.1 [算法62] 埃爾米特不等距插值 263 7.2.2 [算法63] 埃爾米特等距插值 267 7.2.3 【實(shí)例37】 埃爾米特插值法 270 7.3 埃特金逐步插值 271 7.3.1 [算法64] 埃特金不等距插值 272 7.3.2 [算法65] 埃特金等距插值 275 7.3.3 【實(shí)例38】 埃特金插值 278 7.4 光滑插值 279 7.4.1 [算法66] 光滑不等距插值 279 7.4.2 [算法67] 光滑等距插值 283 7.4.3 【實(shí)例39】 光滑插值 286 7.5 三次樣條插值 287 7.5.1 [算法68] 第一類(lèi)邊界條件的三次樣條函數(shù)插值 287 7.5.2 [算法69] 第二類(lèi)邊界條件的三次樣條函數(shù)插值 292 7.5.3 [算法70] 第三類(lèi)邊界條件的三次樣條函數(shù)插值 296 7.5.4 【實(shí)例40】 樣條插值法 301 7.6 連分式插值 303 7.6.1 [算法71] 連分式插值 304 7.6.2 【實(shí)例41】 驗(yàn)證連分式插值的函數(shù) 308 第8章 數(shù)值積分法 309 8.1 變步長(zhǎng)求積法 310 8.1.1 [算法72] 變步長(zhǎng)梯形求積法 310 8.1.2 [算法73] 自適應(yīng)梯形求積法 313 8.1.3 [算法74] 變步長(zhǎng)辛卜生求積法 316 8.1.4 [算法75] 變步長(zhǎng)辛卜生二重積分方法 318 8.1.5 [算法76] 龍貝格積分 322 8.1.6 【實(shí)例42】 變步長(zhǎng)積分法進(jìn)行一重積分 325 8.1.7 【實(shí)例43】 變步長(zhǎng)辛卜生積分法進(jìn)行二重積分 326 8.2 高斯求積法 328 8.2.1 [算法77] 勒讓德-高斯求積法 328 8.2.2 [算法78] 切比雪夫求積法 331 8.2.3 [算法79] 拉蓋爾-高斯求積法 334 8.2.4 [算法80] 埃爾米特-高斯求積法 336 8.2.5 [算法81] 自適應(yīng)高斯求積方法 337 8.2.6 【實(shí)例44】 有限區(qū)間高斯求積法 342 8.2.7 【實(shí)例45】 半無(wú)限區(qū)間內(nèi)高斯求積法 343 8.2.8 【實(shí)例46】 無(wú)限區(qū)間內(nèi)高斯求積法 345 8.3 連分式法 346 8.3.1 [算法82] 計(jì)算一重積分的連分式方法 346 8.3.2 [算法83] 計(jì)算二重積分的連分式方法 350 8.3.3 【實(shí)例47】 連分式法進(jìn)行一重積分 354 8.3.4 【實(shí)例48】 連分式法進(jìn)行二重積分 355 8.4 蒙特卡洛法 356 8.4.1 [算法84] 蒙特卡洛法進(jìn)行一重積分 356 8.4.2 [算法85] 蒙特卡洛法進(jìn)行二重積分 358 8.4.3 【實(shí)例49】 一重積分的蒙特卡洛法 360 8.4.4 【實(shí)例50】 二重積分的蒙特卡洛法 361 第9章 常微分方程(組)初值問(wèn)題的求解 363 9.1 歐拉方法 364 9.1.1 [算法86] 定步長(zhǎng)歐拉方法 364 9.1.2 [算法87] 變步長(zhǎng)歐拉方法 366 9.1.3 [算法88] 改進(jìn)的歐拉方法 370 9.1.4 【實(shí)例51】 歐拉方法求常微分方程數(shù)值解 372 9.2 龍格-庫(kù)塔方法 376 9.2.1 [算法89] 定步長(zhǎng)龍格-庫(kù)塔方法 376 9.2.2 [算法90] 變步長(zhǎng)龍格-庫(kù)塔方法 379 9.2.3 [算法91] 變步長(zhǎng)基爾方法 383 9.2.4 【實(shí)例52】 龍格-庫(kù)塔方法求常微分方程的初值問(wèn)題 386 9.3 線性多步法 390 9.3.1 [算法92] 阿當(dāng)姆斯預(yù)報(bào)校正法 390 9.3.2 [算法93] 哈明方法 394 9.3.3 [算法94] 全區(qū)間積分的雙邊法 399 9.3.4 【實(shí)例53】 線性多步法求常微分方程組初值問(wèn)題 401 第10章 擬合與逼近 405 10.1 一元多項(xiàng)式擬合 405 10.1.1 [算法95] 最小二乘擬合 405 10.1.2 [算法96] 最佳一致逼近的里米茲方法 412 10.1.3 【實(shí)例54】 一元多項(xiàng)式擬合 417 10.2 矩形區(qū)域曲面擬合 419 10.2.1 [算法97] 矩形區(qū)域最小二乘曲面擬合 419 10.2.2 【實(shí)例55】 二元多項(xiàng)式擬合 428 第11章 特殊函數(shù) 430 11.1 連分式級(jí)數(shù)和指數(shù)積分 430 11.1.1 [算法98] 連分式級(jí)數(shù)求值 430 11.1.2 [算法99] 指數(shù)積分 433 11.1.3 【實(shí)例56】 連分式級(jí)數(shù)求值 436 11.1.4 【實(shí)例57】 指數(shù)積分求值 438 11.2 伽馬函數(shù) 439 11.2.1 [算法100] 伽馬函數(shù) 439 11.2.2 [算法101] 貝塔函數(shù) 441 11.2.3 [算法102] 階乘 442 11.2.4 【實(shí)例58】 伽馬函數(shù)和貝塔函數(shù)求值 443 11.2.5 【實(shí)例59】 階乘求值 444 11.3 不完全伽馬函數(shù) 445 11.3.1 [算法103] 不完全伽馬函數(shù) 445 11.3.2 [算法104] 誤差函數(shù) 448 11.3.3 [算法105] 卡方分布函數(shù) 450 11.3.4 【實(shí)例60】 不完全伽馬函數(shù)求值 451 11.3.5 【實(shí)例61】 誤差函數(shù)求值 452 11.3.6 【實(shí)例62】 卡方分布函數(shù)求值 453 11.4 不完全貝塔函數(shù) 454 11.4.1 [算法106] 不完全貝塔函數(shù) 454 11.4.2 [算法107] 學(xué)生分布函數(shù) 457 11.4.3 [算法108] 累積二項(xiàng)式分布函數(shù) 458 11.4.4 【實(shí)例63】 不完全貝塔函數(shù)求值 459 11.5 貝塞爾函數(shù) 461 11.5.1 [算法109] 第一類(lèi)整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 461 11.5.2 [算法110] 第二類(lèi)整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 466 11.5.3 [算法111] 變型第一類(lèi)整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 469 11.5.4 [算法112] 變型第二類(lèi)整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 473 11.5.5 【實(shí)例64】 貝塞爾函數(shù)求值 476 11.5.6 【實(shí)例65】 變型貝塞爾函數(shù)求值 477 11.6 Carlson橢圓積分 479 11.6.1 [算法113] 第一類(lèi)橢圓積分 479 11.6.2 [算法114] 第一類(lèi)橢圓積分的退化形式 481 11.6.3 [算法115] 第二類(lèi)橢圓積分 483 11.6.4 [算法116] 第三類(lèi)橢圓積分 486 11.6.5 【實(shí)例66】 第一類(lèi)勒讓德橢圓函數(shù)積分求值 490 11.6.6 【實(shí)例67】 第二類(lèi)勒讓德橢圓函數(shù)積分求值 492 第12章 極值問(wèn)題 494 12.1 一維極值求解方法 494 12.1.1 [算法117] 確定極小值點(diǎn)所在的區(qū)間 494 12.1.2 [算法118] 一維黃金分割搜索 499 12.1.3 [算法119] 一維Brent方法 502 12.1.4 [算法120] 使用一階導(dǎo)數(shù)的Brent方法 506 12.1.5 【實(shí)例68】 使用黃金分割搜索法求極值 511 12.1.6 【實(shí)例69】 使用Brent法求極值 513 12.1.7 【實(shí)例70】 使用帶導(dǎo)數(shù)的Brent法求極值 515 12.2 多元函數(shù)求極值 517 12.2.1 [算法121] 不需要導(dǎo)數(shù)的一維搜索 517 12.2.2 [算法122] 需要導(dǎo)數(shù)的一維搜索 519 12.2.3 [算法123] Powell方法 522 12.2.4 [算法124] 共軛梯度法 525 12.2.5 [算法125] 準(zhǔn)牛頓法 531 12.2.6 【實(shí)例71】 驗(yàn)證不使用導(dǎo)數(shù)的一維搜索 536 12.2.7 【實(shí)例72】 用Powell算法求極值 537 12.2.8 【實(shí)例73】 用共軛梯度法求極值 539 12.2.9 【實(shí)例74】 用準(zhǔn)牛頓法求極值 540 12.3 單純形法 542 12.3.1 [算法126] 求無(wú)約束條件下n維極值的單純形法 542 12.3.2 [算法127] 求有約束條件下n維極值的單純形法 548 12.3.3 [算法128] 解線性規(guī)劃問(wèn)題的單純形法 556 12.3.4 【實(shí)例75】 用單純形法求無(wú)約束條件下N維的極值 568 12.3.5 【實(shí)例76】 用單純形法求有約束條件下N維的極值 569 12.3.6 【實(shí)例77】 求解線性規(guī)劃問(wèn)題 571 第13章 隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生與統(tǒng)計(jì)描述 574 13.1 均勻分布隨機(jī)序列 574 13.1.1 [算法129] 產(chǎn)生0到1之間均勻分布的一個(gè)隨機(jī)數(shù) 574 13.1.2 [算法130] 產(chǎn)生0到1之間均勻分布的隨機(jī)數(shù)序列 576 13.1.3 [算法131] 產(chǎn)生任意區(qū)間內(nèi)均勻分布的一個(gè)隨機(jī)整數(shù) 577 13.1.4 [算法132] 產(chǎn)生任意區(qū)間內(nèi)均勻分布的隨機(jī)整數(shù)序列 578 13.1.5 【實(shí)例78】 產(chǎn)生0到1之間均勻分布的隨機(jī)數(shù)序列 580 13.1.6 【實(shí)例79】 產(chǎn)生任意區(qū)間內(nèi)均勻分布的隨機(jī)整數(shù)序列 581 13.2 正態(tài)分布隨機(jī)序列 582 13.2.1 [算法133] 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的一個(gè)隨機(jī)數(shù) 582 13.2.2 [算法134] 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)序列 585 13.2.3 【實(shí)例80】 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的一個(gè)隨機(jī)數(shù) 587 13.2.4 【實(shí)例81】 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)序列 588 13.3 統(tǒng)計(jì)描述 589 13.3.1 [算法135] 分布的矩 589 13.3.2 [算法136] 方差相同時(shí)的t分布檢驗(yàn) 591 13.3.3 [算法137] 方差不同時(shí)的t分布檢驗(yàn) 594 13.3.4 [算法138] 方差的F檢驗(yàn) 596 13.3.5 [算法139] 卡方檢驗(yàn) 599 13.3.6 【實(shí)例82】 計(jì)算隨機(jī)樣本的矩 601 13.3.7 【實(shí)例83】 t分布檢驗(yàn) 602 13.3.8 【實(shí)例84】 F分布檢驗(yàn) 605 13.3.9 【實(shí)例85】 檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)的算法 607 第14章 查找 609 14.1 基本查找 609 14.1.1 [算法140] 有序數(shù)組的二分查找 609 14.1.2 [算法141] 無(wú)序數(shù)組同時(shí)查找最大和最小的元素 611 14.1.3 [算法142] 無(wú)序數(shù)組查找第M小的元素 613 14.1.4 【實(shí)例86】 基本查找 615 14.2 結(jié)構(gòu)體和磁盤(pán)文件的查找 617 14.2.1 [算法143] 無(wú)序結(jié)構(gòu)體數(shù)組的順序查找 617 14.2.2 [算法144] 磁盤(pán)文件中記錄的順序查找 618 14.2.3 【實(shí)例87】 結(jié)構(gòu)體數(shù)組和文件中的查找 619 14.3 哈希查找 622 14.3.1 [算法145] 字符串哈希函數(shù) 622 14.3.2 [算法146] 哈希函數(shù) 626 14.3.3 [算法147] 向哈希表中插入元素 628 14.3.4 [算法148] 在哈希表中查找元素 629 14.3.5 [算法149] 在哈希表中刪除元素 631 14.3.6 【實(shí)例88】 構(gòu)造哈希表并進(jìn)行查找 632 第15章 排序 636 15.1 插入排序 636 15.1.1 [算法150] 直接插入排序 636 15.1.2 [算法151] 希爾排序 637 15.1.3 【實(shí)例89】 插入排序 639 15.2 交換排序 641 15.2.1 [算法152] 氣泡排序 641 15.2.2 [算法153] 快速排序 642 15.2.3 【實(shí)例90】 交換排序 644 15.3 選擇排序 646 15.3.1 [算法154] 直接選擇排序 646 15.3.2 [算法155] 堆排序 647 15.3.3 【實(shí)例91】 選擇排序 650 15.4 線性時(shí)間排序 651 15.4.1 [算法156] 計(jì)數(shù)排序 651 15.4.2 [算法157] 基數(shù)排序 653 15.4.3 【實(shí)例92】 線性時(shí)間排序 656 15.5 歸并排序 657 15.5.1 [算法158] 二路歸并排序 658 15.5.2 【實(shí)例93】 二路歸并排序 660 第16章 數(shù)學(xué)變換與濾波 662 16.1 快速傅里葉變換 662 16.1.1 [算法159] 復(fù)數(shù)據(jù)快速傅里葉變換 662 16.1.2 [算法160] 復(fù)數(shù)據(jù)快速傅里葉逆變換 666 16.1.3 [算法161] 實(shí)數(shù)據(jù)快速傅里葉變換 669 16.1.4 【實(shí)例94】 驗(yàn)證傅里葉變換的函數(shù) 671 16.2 其他常用變換 674 16.2.1 [算法162] 快速沃爾什變換 674 16.2.2 [算法163] 快速哈達(dá)瑪變換 678 16.2.3 [算法164] 快速余弦變換 682 16.2.4 【實(shí)例95】 驗(yàn)證沃爾什變換和哈達(dá)瑪?shù)暮瘮?shù) 684 16.2.5 【實(shí)例96】 驗(yàn)證離散余弦變換的函數(shù) 687 16.3 平滑和濾波 688 16.3.1 [算法165] 五點(diǎn)三次平滑 689 16.3.2 [算法166] α-β-γ濾波 690 16.3.3 【實(shí)例97】 驗(yàn)證五點(diǎn)三次平滑 692 16.3.4 【實(shí)例98】 驗(yàn)證α-β-γ濾波算法 693
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作為一項(xiàng)正在興起的無(wú)線應(yīng)用服務(wù),無(wú)線局域網(wǎng)已在機(jī)場(chǎng)、校園、會(huì)議室、甚至在家庭都有所應(yīng)用.它正叩開(kāi)高速無(wú)線數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)市場(chǎng)的大門(mén).目前,無(wú)線局域網(wǎng)仍處于眾多標(biāo)準(zhǔn)共存時(shí)期.每一標(biāo)準(zhǔn)的背后都有大公司或者大集團(tuán)的支持.在眾多無(wú)線局域網(wǎng)協(xié)議中IEEE802.11a協(xié)議是很有特色的一個(gè),它的優(yōu)勢(shì)在于采用了正交頻分復(fù)用(OFDM)方式來(lái)傳輸數(shù)據(jù),該技術(shù)可幫助提高速度和改進(jìn)信號(hào)質(zhì)量,并可克服干擾,因此得到眾多關(guān)注.為了讓這種高速的局域網(wǎng)真正應(yīng)用到實(shí)際中,我們的項(xiàng)目就是要在硬件上實(shí)現(xiàn)基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)的發(fā)射機(jī)和接收機(jī),而本文的主要工作就是用FPGA實(shí)現(xiàn)這個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)接收機(jī).內(nèi)接收機(jī)主要包括同步估計(jì)和信道估計(jì).但是目前OFDM系統(tǒng)中包括同步、信道編碼、信道估計(jì)、用戶(hù)檢測(cè)、降低峰均比等一些關(guān)鍵技術(shù)在具體實(shí)現(xiàn)上還存在著一些困難.許多文獻(xiàn)對(duì)這些關(guān)鍵技術(shù)基本停留在理論上的討論,與具體的實(shí)現(xiàn)還存在很大的差距.因此本文通過(guò)研究同步和信道估計(jì)的多種算法的性能和其實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度,提出一種適合在IEEE802.11a協(xié)議環(huán)境下的同步算法和信道估計(jì),用FPGA加以實(shí)現(xiàn).首先本文總結(jié)了目前OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)的算法.在此基礎(chǔ)上詳細(xì)的討論了基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)可以采用的信道估計(jì)方法:(1)提出了借助訓(xùn)練序列的LS估計(jì)法和LS-average估計(jì)法,分別在AWGN信道和多徑信道對(duì)這兩種方法進(jìn)行了比較,證明無(wú)論在哪種信道環(huán)境下后者性能都要好于前者.為了能夠進(jìn)一步提高信道估計(jì)器的性能,在LS-average算法的基礎(chǔ)上提出了消噪算法(NRA).(2)提出了借助導(dǎo)頻的DFT插值算法.其次本文總結(jié)了目前OFDM系統(tǒng)同步的算法.OFDM系統(tǒng)同步包括定時(shí)同步和載波同步,其中定時(shí)同步又分為符號(hào)同步和抽樣同步.本文主要是研究定時(shí)同步,而載波同步只是簡(jiǎn)單的討論,因?yàn)樵谶@項(xiàng)目中這是另有負(fù)責(zé)人.本文針對(duì)基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)把定時(shí)同步分為粗定時(shí)同步和細(xì)定時(shí)同步.然后分別對(duì)粗定時(shí)同步和細(xì)定時(shí)同步進(jìn)行了詳細(xì)的討論.其中對(duì)粗定時(shí)同步的方法有:利用短訓(xùn)練序列和利用循環(huán)前綴,并對(duì)這兩種方法進(jìn)行了比較.對(duì)細(xì)定時(shí)同步是利用導(dǎo)頻來(lái)跟蹤.最后根據(jù)前面兩章提出的算法所分析的結(jié)果,以及突發(fā)OFDM系統(tǒng)的信號(hào)和信道特征,選取了其中一種信道估計(jì)算法和定時(shí)同步算法,結(jié)合合作伙伴所提出的載波同步算法一起用FPGA實(shí)現(xiàn)整個(gè)基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)的內(nèi)接收機(jī),并分別測(cè)試了各個(gè)模塊的性能以及綜合模塊的性能.
標(biāo)簽： 80211a 80211 IEEE FPGA
上傳時(shí)間： 2013-05-26
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在圖像的實(shí)時(shí)處理中，消除圖像旋轉(zhuǎn)是一項(xiàng)實(shí)用的圖像處理技術(shù)，無(wú)論在軍事還是民用設(shè)施中都得以廣泛的應(yīng)用。目前，消除圖像旋轉(zhuǎn)的技術(shù)有機(jī)械式、光學(xué)式、電子式。其中電子消旋發(fā)展最快，也是圖像消旋技術(shù)未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。 本次課題是應(yīng)海軍某部的要求，為海軍測(cè)量船的圖像觀測(cè)系統(tǒng)消除圖像旋轉(zhuǎn)。本文詳細(xì)研究了視頻信號(hào)的特點(diǎn)，提出了利用FPGA和DSPs為主架構(gòu)的視頻圖像處理平臺(tái)，以EP20K600EBC652—2X為核心處理器的實(shí)時(shí)圖像消旋系統(tǒng)。該平臺(tái)利用旋轉(zhuǎn)算法將原圖像反向旋轉(zhuǎn)相應(yīng)的角度，再用雙線性插值方法進(jìn)行重采樣，從而得到消旋后的圖像。因?yàn)檫@次圖像旋轉(zhuǎn)角度是通過(guò)機(jī)械設(shè)備測(cè)得的，所以是一種機(jī)械加電子的圖像消旋系統(tǒng)。 本文論述了圖像消旋算法及其優(yōu)化，詳細(xì)說(shuō)明整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路，及其軟硬件實(shí)現(xiàn)，包括PCB設(shè)計(jì)，DSPs的軟硬件開(kāi)發(fā)以及FPGA的相關(guān)設(shè)計(jì)。目前，系統(tǒng)已正常工作，實(shí)現(xiàn)了圖像的實(shí)時(shí)消旋的目標(biāo)。
上傳時(shí)間： 2013-08-05
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