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測量方法

Birch:這是一種綜合的層次聚類的方法

Birch:這是一種綜合的層次聚類的方法，它介紹了兩個概念，聚類特征和聚類特征樹，它們是用來表示聚類的。這些結(jié)構(gòu)能夠幫助聚類方法能運(yùn)行得更快，能夠處理大數(shù)據(jù)量。

標(biāo)簽： Birch 層次聚類

上傳時間： 2014-01-13

上傳用戶：小寶愛考拉
應(yīng)用模擬退火方法求解非線形方程

應(yīng)用模擬退火方法求解非線形方程，其計算量較小且收斂速度快。

標(biāo)簽： 模擬退火方程

上傳時間： 2013-12-11

上傳用戶：xg262122
采用離散小波變換方法(Mallat算法)

采用離散小波變換方法(Mallat算法)，實(shí)現(xiàn)對語音信號的雙通道子帶壓縮編碼。將語音信號中，C125Hz的低頻區(qū)信號完全保留，在125Hz飛KHz頻段的語音信號用小波分解逐級進(jìn)行較為精確的量化并進(jìn)行濾波，而將高頻部分采用游程編，進(jìn)而達(dá)到在保證語音信號原有特性的前提下大幅度的壓縮語音信號的傳輸數(shù)據(jù)量

標(biāo)簽： Mallat 離散小波變換算法

上傳時間： 2013-12-04

上傳用戶：csgcd001
用多線程同步方法解決讀者閱覽問題 1) 每個讀者進(jìn)入閱覽室后

用多線程同步方法解決讀者閱覽問題 1) 每個讀者進(jìn)入閱覽室后，即時顯示“Entered” 及其線程自定義標(biāo)識，還同時顯示閱覽室共有幾名顧客及其所坐的位置。 2) 至少有10個讀者，每人閱覽至少3秒鐘。 3) 多個讀者須共享操作函數(shù)代碼。 2總的設(shè)計思想及系統(tǒng)平臺、語言、工具：設(shè)計思想：程序設(shè)定的是10個讀者和5個座位，對讀者進(jìn)行編號，依次進(jìn)入閱覽室讀書，為每一座位列一表目,包括座號和讀者號等,讀者離開時要登出，即消掉登記的信息。系統(tǒng)平臺：LINUX 語言：C語言工具：vi編輯器、gcc編譯器操作系統(tǒng):linux操作系統(tǒng) 調(diào)試工具：edit、masm、link、debug. 3數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與模塊說明（功能與流程圖）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) int count=0 //記錄閱覽室讀者數(shù)量 sem_t full //定義閱覽室座位信號量 int seat[5] //用數(shù)組表示座位 pthread_t reader[10] //定義讀者線程 pthread_mutex_t mutex //定義互斥量 3.2功能說明可以標(biāo)識讀者，隨機(jī)為讀者設(shè)置在閱覽室的讀書時間  可以顯示閱覽室讀者的人數(shù)  可以顯示讀者所坐的位置，座位狀態(tài)以及列出空座位

標(biāo)簽： 多線程同步

上傳時間： 2016-08-10

上傳用戶：zsjzc
一種利用硬盤序列號對自開發(fā)軟件的簡單且有效的加密注冊方法

一種利用硬盤序列號對自開發(fā)軟件的簡單且有效的加密注冊方法，適用于發(fā)布量不大、尤其不公開發(fā)行的專用工程軟件。主要目的：為使開發(fā)者的軟件不被任意復(fù)制使用，用戶每裝一臺機(jī)器都需要向開發(fā)者報知用戶號并索取注冊號。基本原理：將硬盤序列號做運(yùn)算后做為用戶號，開發(fā)者可利用科學(xué)型計算器，根據(jù)用戶報知的用戶號和只有自己知道的密鑰直接算出注冊碼返回給用戶；用戶端不需注冊機(jī)，開發(fā)者也不需解碼器，且注冊成功后Windows系統(tǒng)會自動保存，以后無需再注冊，軟件升級也無需重新注冊。所附VC源代碼中有實(shí)現(xiàn)方法和詳細(xì)注釋。

標(biāo)簽： 硬盤序列號加密開發(fā)軟件

上傳時間： 2016-08-23

上傳用戶：evil
提出了一類高動態(tài)性能切換模糊PID控制器設(shè)計方法。通過對傳統(tǒng)PID控制中比例控制和微分控制作用的分析,結(jié)合模糊PID控制器魯棒性能和自適應(yīng)性好的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計了一類新的模糊控制器。由于該類控制器先后經(jīng)歷比

提出了一類高動態(tài)性能切換模糊PID控制器設(shè)計方法。通過對傳統(tǒng)PID控制中比例控制和微分控制作用的分析,結(jié)合模糊PID控制器魯棒性能和自適應(yīng)性好的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計了一類新的模糊控制器。由于該類控制器先后經(jīng)歷比例控制,微分控制和模糊PID控制的切換,使被控系統(tǒng)不僅具有一般模糊PID控制器的所具有的良好的魯棒性能和自適應(yīng)性,而且與一般模糊控制器相比具有更小的超調(diào)量和調(diào)節(jié)時間,是一類動態(tài)性能良好的控制器。最后將該控制器應(yīng)用于一伺服系統(tǒng)進(jìn)行仿真對比,并給出了Simulink仿真框圖。仿真結(jié)果說明了該控制器的優(yōu)越性。

標(biāo)簽： PID 控制器性能模糊

上傳時間： 2013-12-14

上傳用戶：6546544
隨機(jī)遍量的產(chǎn)生程序說明： 1 功能：該程序目的是要能夠產(chǎn)生包括均勻分布

隨機(jī)遍量的產(chǎn)生程序說明： 1 功能：該程序目的是要能夠產(chǎn)生包括均勻分布，指數(shù)分布，瑞利分布和正態(tài)分布的隨機(jī)變量。本人制作的應(yīng)用程序可以方便地實(shí)現(xiàn)上述功能（暫定點(diǎn)數(shù)<10000，如有特殊要求，可以方便調(diào)整）。本應(yīng)用程序?qū)a(chǎn)生之?dāng)?shù)據(jù)存在用戶指定的文本文件當(dāng)中，用記事本可以方便察看和保存。同時，應(yīng)用程序繪出了隨機(jī)變量的大致概率密度函數(shù)圖，這有助于用戶直觀地判斷隨機(jī)變量類型的正確性。 2.操作方法： 2.1 在應(yīng)用程序中輸入要產(chǎn)生地隨機(jī)變量點(diǎn)數(shù)，并選擇隨機(jī)變量類型 2.2 按“確定”產(chǎn)生數(shù)據(jù) 2.3 按“輸出到文件”保存產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（用戶可以指定文件存放的位置和文件名） 3. 隨機(jī)變量的產(chǎn)生原理：反變換法（可以參見以下文獻(xiàn)之P438-P447）徐利治主編現(xiàn)代數(shù)學(xué)手冊隨機(jī)數(shù)學(xué)卷/《現(xiàn)代數(shù)學(xué)手冊》武漢：華中科技大學(xué)出版社 2

標(biāo)簽： 程序隨機(jī) 分布

上傳時間： 2013-12-30

上傳用戶：王楚楚
聚類算法：k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心的作用

聚類算法：k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心的作用，這樣的一個medoid就標(biāo)識了這個類。步驟： 1，任意選取K個對象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。以下是循環(huán)的： 2，將余下的對象分到各個類中去（根據(jù)與medoid最相近的原則）； 3，對于每個類（Oi）中，順序選取一個Or，計算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了，下面就再轉(zhuǎn)到2。 4，這樣循環(huán)直到K個medoids固定下來。這種算法對于臟數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)不敏感，但計算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數(shù)據(jù)量。這里是MAtlab源代碼。

標(biāo)簽： medoids mediod 聚類算法對象

上傳時間： 2013-12-26

上傳用戶：txfyddz
一維伽遼金型無網(wǎng)格法MATLAB程序無網(wǎng)格方法采用基于點(diǎn)的近似

一維伽遼金型無網(wǎng)格法MATLAB程序無網(wǎng)格方法采用基于點(diǎn)的近似，可以徹底或部分地消除網(wǎng)格，不需要網(wǎng)格的初始劃分和重構(gòu)，不僅可以保證計算的精度，而且可以大大減小計算的難度。然而，由于目前的無網(wǎng)格近似一般沒有解析表達(dá)式，且大都基于伽遼金原理，因此計算量很大，要超出傳統(tǒng)的有限元法；另外，無網(wǎng)格近似大都是擬合，因此對于位移邊界的處理比較困難，多采用拉格朗日乘子法處理。

標(biāo)簽： MATLAB 網(wǎng)格程序

上傳時間： 2016-10-10

上傳用戶：litianchu
由于SAR和可見光成象傳感器圖象的物理特征不同,因此進(jìn)行匹配難度很大.本文在深入分析了這兩種傳感器圖象物理特征的基礎(chǔ)上,提出了一種圖象匹配的新方法.該方法運(yùn)用形態(tài)學(xué)濾波方法去除SAR圖象斑點(diǎn)噪聲,利用

由于SAR和可見光成象傳感器圖象的物理特征不同,因此進(jìn)行匹配難度很大.本文在深入分析了這兩種傳感器圖象物理特征的基礎(chǔ)上,提出了一種圖象匹配的新方法.該方法運(yùn)用形態(tài)學(xué)濾波方法去除SAR圖象斑點(diǎn)噪聲,利用圖象的邊緣特征進(jìn)行匹配,并采用多分辨率分級搜索技術(shù)減少計算量,在對實(shí)驗結(jié)果進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上提出了搜索真實(shí)匹配位置的準(zhǔn)則,大大提高了匹配的準(zhǔn)確率.通過實(shí)驗對SAR圖象斑點(diǎn)噪聲濾波和SAR與可見光圖象匹配算法進(jìn)行了驗證,實(shí)驗證明本算法的SAR圖象去噪效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的Frost方法,圖象匹配精度高、穩(wěn)定性好.

標(biāo)簽： SAR 圖象傳感器物理

上傳時間： 2016-10-21

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