設計一FIR低通濾波器 0=<|w|<=0.25Pi,輸入n代表FIR濾波器的長度,輸出H(ejw)幅度值,N代表輸出數,Hbs[N]存放H(ejw)的幅度值,h[n]存放H[z]的系數,算法采用Hamming窗函數
標簽： FIR ejw 0.25 lt
上傳時間： 2016-06-28
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替代加密: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W 密文 Y Z D M R N H X J L I O Q U W A C B E G F K P 明文 X Y Z T S V I HAVE A DREAM！# 密文？？ 用ARM編程實現替代加密。
標簽： 加密
上傳時間： 2016-07-17
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 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個數據對象任意選擇 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開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. 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
標簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象
上傳時間： 2016-07-31
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上傳時間： 2013-12-19
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點對點資訊分享系統在有線及無線網路上之設計與實作
標簽： 分 系統 無線
上傳時間： 2013-12-02
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k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 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，以蘭花數據集作為測試對象。
標簽： 聚類 k-means 對象 算法
上傳時間： 2014-01-21
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這是一個將n個樣本聚類到m個類別中 將n個樣本在m個類里如何分配輸出的遺傳算法代碼。 適應度：sum(i=1_110)sum(j=1_20)【xi-vj】~2
標簽： sum xi-vj 110 樣本
上傳時間： 2014-08-09
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參加運動會的n個學校編號為l～n。比賽分成m個男子項目和w個女子項目， 項目編號分別為l～m和m＋1～m＋w。由于各項目參加人數差別較大，有些項目 取前五名，得分順序為7，5，3，2，1；還有些項目只取前三名，得分順序為5， 3，2。設計一個統計系統按名次產生各種成績單、得分報表。
標簽： 項目 分
上傳時間： 2016-10-26
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很高效的判斷組合數C(n,k)的奇偶性。 巧妙的使用了位運算。時間復雜度為O(1). 避免使用大數類。
標簽： 組合 位運算 復雜度
上傳時間： 2016-12-01
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雙線性內插法(bi-linear interpolation) 此方法以(x,y)的四個鄰近點來求得最近似的灰度
標簽： interpolation bi-linear 61548 灰度
上傳時間： 2013-12-28
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