我做的畢業(yè)設計,用AT89S51 控制LCD1602作為顯示. DS1302時鐘芯片顯示時間,DS18B20測量溫度,還有4X4的鍵盤驅動.實現(xiàn)了一個計算功能.可以用PROTUES 仿真軟件仿真,當時我還做出實物來了.
上傳時間： 2013-11-29
上傳用戶：拔絲土豆
/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動影響的數(shù)據(jù) * 權值移動平均算法 * 本期預測值=（前期值*權數(shù)）求和/n * * 默認權值為{1,1,1},取最近3次的平均 * 注意權值和必須=權值集合.length */
標簽： jakcy_wu wujichun author 算法
上傳時間： 2014-01-26
上傳用戶：weiwolkt
簡單的串列埠自我測試持式 測試硬體電路是否正確
標簽： 正
上傳時間： 2015-04-25
上傳用戶：FreeSky
利用熵（entropy）及多變量GM(h.N)模型的觀念，探討灰色理論於權重之分析
上傳時間： 2015-10-27
上傳用戶：thinode
卷積運算：取x(t)和h(t)的長度為nx,nh。平移量n=nh+nx-1，利用for和if語句實現(xiàn)倒序求和運算。外循環(huán)用一個for語句實現(xiàn)平移，通過在求和時取數(shù)組元素的順序實現(xiàn)倒序求和
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：saharawalker
ABBYY FineReader 8.0專業(yè)版是最新、最準確的ABBYY OCR軟體版本。它可以為用戶提供 最高級別識字精確率，是一個非常節(jié)省時間的好方案。FineReader允許你將各種紙張和 電子文件轉換、編輯以及重新使用，包括：雜誌、報紙、傳真、複製和PDF文件。
標簽： ABBYY FineReader 8.0 OCR
上傳時間： 2016-02-11
上傳用戶：q123321
利用矩量法計算細直導線電容隨著分段數(shù)N、半徑a,長度L的變化曲線以及直導線電荷密度分布
上傳時間： 2016-05-05
上傳用戶：sardinescn
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jù)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(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數(shù). 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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jù)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(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數(shù). 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
上傳用戶：chenlong
k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)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。 Matlab 源代碼，以蘭花數(shù)據(jù)集作為測試對象。
上傳時間： 2014-01-21
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