無監督分類方法，可以對一堆數值自動的歸類
標簽： 分
上傳時間： 2014-12-21
上傳用戶：古谷仁美
由十其強人的功能而被廣泛應{IJ十很多工程領域。在擴頻通信，}，通常的做法是{IJ擴頻序列J信號和乘， 從而得到頻譜的擴展或扭縮，因而擴頻序列的性能直接決定著通信質量。偽隨機序列，}，的m序列和Cold序列最常{}J們一擴 頻序列。該文首先簡中介紹了m序列和Cold序列的原理、性能和構造方法.接著在MAfLAB }}})IJ M語言編程實現它們的產 生和分析。仿真結果驗證了該方法的正確性和可行性。該方法簡練直觀，適合工程技術人員參考。
上傳時間： 2014-12-20
上傳用戶：frank1234
根據bluelab3.5.2實例hid-keyboard做出應用，能發出數字鍵1-5
標簽： hid-keyboard bluelab
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：牧羊人8920
實現最優二叉樹的構造；在此基礎上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設報文中只會出現如下表所示的字符： 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z ， ． 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統應具備如下的功能： 1．初始化。從終端（文件）讀入字符集的數據信息，。建立哈夫曼樹。 2．編碼：利用已建好的哈夫曼樹對明文文件進行編碼，并存入目標文件（哈夫曼碼文件）。 3．譯碼：利用已建好的哈夫曼樹對目標文件（哈夫曼碼文件）進行編碼，并存入指定的明文文件。 4．輸出哈夫曼編碼文件：輸出每一個字符的哈夫曼編碼。
上傳時間： 2014-11-23
上傳用戶：shanml
基于J2EE的物流信息系統的設計與實現 介紹了J2EE 體系結構、Mv c模式等相關概念和技術，并重點探討了 目 前比 較受歡迎的三種開源框架( s t r ut s框架、S Pr i n g框架和H i b e m a t e 框架)。 分析了他們的體系結構、 特點和優缺點。 根據J ZE E的分層結構，結合We b應用 的特點， 將三種框架進行組合設計， 即表現層用S t r ut s框架、 業務邏輯層用S P ri n g 框架、持久層用比b ema t e 框架，從而來構建物流信息系統。這種整合框架使各 層相對獨立， 減少各層之間的禍合程度，同時加快了系統的開發過程，增強了系 統的可維護性和可擴展性，初步達到了分布式物流信息系統的設計目標。 經過以上分析，結合物流系統的業務需求，進行了相關的實現。最后，系統 運用先進的A ja x技術來增強Ui層與服務器的異步通信能力， 使用戶體驗到動態 且響應靈 敏的桌 面級w e b應用程序。 通過江聯公司的試運行結果，系統達到了 渝瞇。 并 且 對 江 聯 公 司 提 出 了 基 于 R F I D 的 解 決 方 案 的 實 施 計 劃 。
上傳時間： 2016-06-01
上傳用戶：ynsnjs
此工具書是一般常用的到的數學工具書，內容詳細介紹matlab指令的各種用法，從基本的概述、初探matlab、二維平面繪圖、三維立體繪圖、數值運算與其它應用、影像顯示與讀寫、動畫製作、握把式圖形與GUI、GUIDEGUI設計環境、矩陣的處理與運算、字元與字串、多維陣列、異質陣列、結植陣列、稀疏矩陣、matlab的運算元、m檔案、程式流程控制、程式除錯、檔案輸出及輸入、程式計時、程式碼與記憶、應用程式介面、線性代數、多項式的處理、一般數學函數、內插法、曲線擬合與迴圈、常微分方程式…等，是非常好用的工具書。
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上傳時間： 2016-08-24
上傳用戶：ynsnjs
一篇來自臺灣中華大學的論文--《無線射頻系統標簽晶片設計》，彩色版。其摘要為：本論文討論使用於無線射頻辨識系統(RFID)之標籤晶片系統的電路設計和晶片製作，初步設計標籤晶片的基本功能，設計流程包含數位軟體及功能的模擬、基本邏輯閘及類比電路的設計與晶片電路的佈局考量。 論文的第一部份是序論、射頻辨識系統的規劃、辨識系統的規格介紹及制定，而第二部份是標籤晶片設計、晶片量測、結論。 電路的初步設計功能為:使用電容作頻率緩衝的Schmitt trigger Clock、CRC-16的錯誤偵測編碼、Manchester編碼及使用單一電路做到整流、振盪及調變的功能，最後完成晶片的實作。
上傳時間： 2016-08-27
上傳用戶：tb_6877751
經典的CDMA擴頻通信書籍，A.J.維特比編寫
上傳時間： 2013-11-25
上傳用戶：Zxcvbnm
function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data) [data_n,in_n] = size(data) m= 2 ％ Exponent for U max_iter = 100 ％ Max. iteration min_impro =1e-5 ％ Min. improvement c=3 [center, U, obj_fcn] = fcm(data, c) for i=1:max_iter if F(U)>0.98 break else w_new=eye(in_n,in_n) center1=sum(center)/c a=center1(1)./center1 deta=center-center1(ones(c,1),:) w=sqrt(sum(deta.^2)).*a for j=1:in_n w_new(j,j)=w(j) end data1=data*w_new [center, U, obj_fcn] = fcm(data1, c) center=center./w(ones(c,1),:) obj_fcn=obj_fcn/sum(w.^2) end end display(i) result=zeros(1,data_n) U_=max(U) for i=1:data_n for j=1:c if U(j,i)==U_(i) result(i)=j continue end end end
標簽： data function Exponent obj_fcn
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：ynzfm
很經典的一個算法。大家做工程和通信用的著。遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法，它是有美國Michigan大學J.Holland教授于1975年首先提出來的，并出版了頗有影響的專著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA這個名稱才逐漸為人所知，J.Holland教授所提出的GA通常為簡單遺傳算法（SGA）。
上傳時間： 2017-02-09
上傳用戶：wkchong
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