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數(shù)字帶通濾波器的設(shè)計過程。共3個源程序。其中，dos.cpp為帶通FIR的源程序，其中的濾波器階數(shù)n，濾波器的低頻fln，濾波器的高頻fhn，窗函數(shù)w，可以按照自己的要求改變。這里采用的是漢寧窗。主函數(shù)main.cpp實現(xiàn)輸入與fir的h(n)的卷積，輸出結(jié)果Y(n)，并將其存儲在y.txt中。最后，graphics.cpp從y.txt讀取數(shù)據(jù)，再由語句畫出波形，可以清楚地看出計算結(jié)果是否正確，并進(jìn)行比較。
標(biāo)簽： 數(shù)字 帶通濾波器 過程 源程序
上傳時間： 2015-03-24
上傳用戶：123456wh
mf()計算模糊集合中論語元素的隸屬度，y代表中心值，z代表分布參數(shù)，隸屬度函數(shù)采用對稱三角函數(shù)
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：ayfeixiao
計算橋梁箱形截面的特征，包括面積，形心距，形心軸到底面的距離，對X軸的慣性矩 ，對Y軸的慣性矩，自由扭轉(zhuǎn)慣性矩，約束扭轉(zhuǎn)慣性矩
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：llandlu
本程序是對一幅圖像進(jìn)行變灰度、旋轉(zhuǎn)、銳化、在圖像上畫圓或橢圓、直線等操作的程序。 說明：要實現(xiàn)相應(yīng)功能的操作，需要在輸入框內(nèi)輸入正確的表達(dá)式。舉例如下： 畫直線：x1=20,y1=15,x2=150,y2=100 畫圓：x=100,y=100,r=20 畫橢圓：x=100,y=100,r=20,a=16,b=9 旋轉(zhuǎn)：x=30(度數(shù))，ax=100,ay=90 銳化：x=80
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：songrui
程序中存放結(jié)點值的數(shù)組和函數(shù)值的數(shù)組之所以命名為u和v，主要是為了防止和插值點ｘ，及對應(yīng)的函數(shù)值單元y想混淆
上傳時間： 2015-03-26
上傳用戶：hewenzhi
設(shè)計目的 加深對語法分析程序的任務(wù)及其工作原理的理解；掌握語法分析程序的實現(xiàn)方法；掌握簡單語言的狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖表示形式極其識別程序的構(gòu)造。 設(shè)計任務(wù) 編寫對簡單語言進(jìn)行語法分析的詞法分析程序。并對輸入串for I=1to 20 do {x:=x+2 y:=y*(2+c) }} 進(jìn)行語法分析，要求如下： 1。識別其中的關(guān)鍵字，標(biāo)識符，常數(shù)，運算符和界符。2，對其中的數(shù)字注明其值和類型 3。將識別的結(jié)果填入表中并輸出。
上傳時間： 2015-03-30
上傳用戶：lili123
試用時域最小平方誤差準(zhǔn)則（最小平方逆設(shè)計）設(shè)計一個具有四項系數(shù)的IIR DF的系統(tǒng)函數(shù)，使其在y(n)=[3,2,1]輸入激勵下，輸出v(n)逼近d(n)=[2,0.2,0.05]。令v(-1)=v(-2)=0。求出v(n)的前8個樣值與d(n)進(jìn)行比較。用matlab實現(xiàn)了此要求。
標(biāo)簽： IIR 時域 準(zhǔn)則 函數(shù)
上傳時間： 2014-08-24
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Description: FASBIR(Filtered Attribute Subspace based Bagging with Injected Randomness) is a variant of Bagging algorithm, whose purpose is to improve accuracy of local learners, such as kNN, through multi-model perturbing ensemble. Reference: Z.-H. Zhou and Y. Yu. Ensembling local learners through multimodal perturbation. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, 2005, vol.35, no.4, pp.725-735.
標(biāo)簽： Description Randomness Attribute Filtered
上傳時間： 2015-04-10
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Description: C4.5Rule-PANE is a rule learning method which could generate accurate and comprehensible symbolic rules, through regarding a neural network ensemble as a pre-process of a rule inducer. Reference: Z.-H. Zhou and Y. Jiang. Medical diagnosis with C4.5 rule preceded by artificial neural network ensemble. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 2003, vol.7, no.1, pp.37-42. 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法診斷糖尿病,肝炎,乳腺癌癥的案例研究.
標(biāo)簽： comprehensibl Description Rule-PANE accurate
上傳時間： 2013-11-30
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Java3D顯示空間x，y，z坐標(biāo)軸，需要安裝java3D jdk包！
標(biāo)簽： Java3D
上傳時間： 2013-12-18
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