//--- --- --- - 音樂簡譜播放器--- --- --- - /*奏樂程序使用說明 調(diào)用方式: sing fname [speed [times]] 文件名 速度(拍/分) 遍數(shù) 簡譜文件格式: 第1行: 曲名 節(jié)拍 調(diào)號 第2行-- 樂譜 (空格,換行無意義,但不得插在一個"音描述"內(nèi)部) 記號: * 節(jié)拍,調(diào)號,小節(jié)分隔符,終止符,升音符,中音音高,休止符,附點(diǎn),延長 符等 -- 按照常規(guī). * 音描述 -- [3連音符][升降還原符]音高[高低音后綴][音長][附點(diǎn)][延長符] * 3連音符 -- ^ 只標(biāo)在第1音前,音長只標(biāo)在第3音后 (3連音的實(shí)際總音長為所標(biāo)音長的兩倍，例如：^323 的總音長為1拍) * 降音符 -- @ * 還原符 -- $ * 高低音后綴 -- H(高音) U(高16度音) 連用音程相加 L(低音) W(低16度音) * 音長 -- 無(1拍) (1/2拍) "(1/4拍) 連用為相乘*/
標(biāo)簽： fname speed times sing
上傳時間： 2014-11-28
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求質(zhì)數(shù)法 判斷n是否為質(zhì)數(shù) 判斷n是否為質(zhì)數(shù)時，將n除以n以下的整數(shù)直至2為止，以觀察n能 除盡，這時如有被除盡的數(shù)，便被視為非質(zhì)數(shù)而脫離出回圈。到了最後如無除盡的數(shù)，則此數(shù)即為質(zhì)數(shù)。
標(biāo)簽：
上傳時間： 2013-12-27
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一個JAVA的文件分割器，可以把一個文件分成N份，并且還可以整合，以后可以利用它把文件分好后存在自己的郵件里啦。。。
上傳時間： 2014-01-26
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數(shù)字鐘是采用數(shù)字電路實(shí)現(xiàn)“時”、“分”、“秒”數(shù)字顯示的計(jì)時裝置。由于數(shù)字集成電路的發(fā)展和石英晶體震蕩器的使用，使得數(shù)字鐘的精度、穩(wěn)定度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了機(jī)械鐘表，已成為人們?nèi)粘Ｉ钪斜夭豢缮俚谋匦杵贰?/p>
標(biāo)簽： 數(shù)字 分 發(fā)展 電路實(shí)現(xiàn)
上傳時間： 2013-12-21
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參數(shù)化分頻器，以5為例，能很方便的擴(kuò)展到參數(shù)N
上傳時間： 2017-05-25
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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(jì)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(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。
上傳時間： 2013-12-27
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基于狀態(tài)圖的光電編碼器4倍頻vhdl程序，輸入相位差90度的兩相，輸出倍頻和方向信號
標(biāo)簽： vhdl 狀態(tài)圖 光電編碼器 倍頻
上傳時間： 2013-12-13
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LDPC 譯碼器 function [vhat]=decode_ldpc(rx_waveform,No,amp,h,scale) [vhat]=decode_ldpc(rx_waveform,No,amp,h,scale)
標(biāo)簽： decode_ldpc rx_waveform vhat function
上傳時間： 2014-01-13
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CD4000 雙3輸入端或非門+單非門 TI CD4001 四2輸入端或非門 HIT/NSC/TI/GOL 雙4輸入端或非門 NSC CD4006 18位串入/串出移位寄存器 NSC CD4007 雙互補(bǔ)對加反相器 NSC CD4008 4位超前進(jìn)位全加器 NSC CD4009 六反相緩沖/變換器 NSC CD4010 六同相緩沖/變換器 NSC CD4011 四2輸入端與非門 HIT/TI CD4012 雙4輸入端與非門 NSC CD4013 雙主-從D型觸發(fā)器 FSC/NSC/TOS CD4014 8位串入/并入-串出移位寄存器 NSC CD4015 雙4位串入/并出移位寄存器 TI CD4016 四傳輸門 FSC/TI CD4017 十進(jìn)制計(jì)數(shù)/分配器 FSC/TI/MOT CD4018 可預(yù)制1/N計(jì)數(shù)器 NSC/MOT
上傳時間： 2017-07-20
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多旅行商問題(Multiple Traveling Salesperson Problem ,簡稱MTSP) 討論的是如何安排m( > 1 ) 位旅行商訪問n( > m ) 座城市,要求每個城市只允許被訪問一次時,求解所有旅行商花費(fèi)的費(fèi)用和是最小(或最大) 的問題。MTSP 問題其實(shí)與單 旅行商問題(Traveling Salesperson Problem ,簡稱TSP) 相似,但是由于添加了任何城市只要被某一旅行商訪問到即可這個附加條 件,因而增加了問題復(fù)雜度。在以前使用遺傳算法(GA) 研究解決MTSP 問題時,通常采用標(biāo)準(zhǔn)的TSP 染色體和處理方法?，F(xiàn) 為解決MTSP 問題給出了一種新的染色體設(shè)計(jì)和相關(guān)的處理方法,并與以往的理論設(shè)計(jì)和計(jì)算性能進(jìn)行比較。計(jì)算測試顯 示,新的方法能夠獲得較小的查找空間,在許多方面,新的方法產(chǎn)生的解空間更好。
標(biāo)簽： Salesperson Traveling Multiple Problem
上傳時間： 2013-12-17
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