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線性分析

!逐步回歸分析程序： ! M：輸入變量

!逐步回歸分析程序： ! M：輸入變量，M=N+1，其中N為自變量的個(gè)數(shù)；M包括的因變量個(gè)數(shù) ! K：輸入變量，觀測(cè)點(diǎn)數(shù)； ! F1：引入因子時(shí)顯著性的F-分布值； ! F2：剔除因子時(shí)顯著性的F-分布值； ! XX：存放自變量和因變量的平均值； ! B：存放回歸系數(shù)； ! V：存放偏回歸平方和和殘差平方和Q； ! S：存放回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差和估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)偏差； ! C：存放復(fù)相關(guān)系數(shù)； ! F：存放F-檢驗(yàn)值；

標(biāo)簽： 回歸分析變量程序輸入

上傳時(shí)間： 2013-12-12

上傳用戶：zaizaibang
產(chǎn)生頻率選擇性衰落的雷利通道

產(chǎn)生頻率選擇性衰落的雷利通道，參數(shù)由天線結(jié)構(gòu)、OFDM系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功率延時(shí)結(jié)構(gòu)來(lái)決定。

標(biāo)簽：

上傳時(shí)間： 2014-12-20

上傳用戶：lizhizheng88
idea的算法分析

idea的算法分析，肯能參考性不大，只供大家參考，多多交流

標(biāo)簽： idea 算法分析

上傳時(shí)間： 2014-01-18

上傳用戶：qq21508895
傅立葉描述子是分析和識(shí)別物體形狀的重要方法之一．利用基于曲線多邊形近似的連續(xù)傅立葉變換方法計(jì)算傅立葉描述子

傅立葉描述子是分析和識(shí)別物體形狀的重要方法之一．利用基于曲線多邊形近似的連續(xù)傅立葉變換方法計(jì)算傅立葉描述子，并通過(guò)形狀的主方向消除邊界起始點(diǎn)相位影響的方法，定義了新的具有旋轉(zhuǎn)、平移和尺度不變性的歸一化傅立葉描述子．與使用離散傅立葉變換和模歸一化的傳統(tǒng)傅立葉描述子相比，新的歸一化傅立葉描述子同時(shí)保留了模與相位特性，因此能夠更好地識(shí)別物體的形狀．實(shí)驗(yàn)表明這種新的歸一化傅立葉描述子比傳統(tǒng)的傅立葉描述子能夠更加高效、準(zhǔn)確地識(shí)別物體的形狀．

標(biāo)簽： 傅立葉分傅立葉變換識(shí)別

上傳時(shí)間： 2016-08-13

上傳用戶：cylnpy
經(jīng)?？匆?jiàn)有朋友在CSDN等論壇發(fā)帖子問(wèn)Visual C++和C++Builder這兩個(gè)重量級(jí)開(kāi)發(fā)工具孰優(yōu)孰劣(更多的是問(wèn)Visual C++與Delphi孰優(yōu)孰劣)。本文就試圖從技術(shù)水平、易用性、穩(wěn)定

經(jīng)?？匆?jiàn)有朋友在CSDN等論壇發(fā)帖子問(wèn)Visual C++和C++Builder這兩個(gè)重量級(jí)開(kāi)發(fā)工具孰優(yōu)孰劣(更多的是問(wèn)Visual C++與Delphi孰優(yōu)孰劣)。本文就試圖從技術(shù)水平、易用性、穩(wěn)定性、發(fā)展前景等對(duì)它們進(jìn)行比較分析。

標(biāo)簽： Visual Builder Delphi CSDN

上傳時(shí)間： 2014-01-24

上傳用戶：愛(ài)死愛(ài)死
簡(jiǎn)介：傳智播客版《貪吃蛇游戲開(kāi)發(fā)》視頻包括16小節(jié)： 01_游戲功能演示與說(shuō)明 02_游戲中的面向?qū)ο蠓治雠c設(shè)計(jì) 03_使用傳智播客提供的API類(lèi)組裝貪吃蛇游戲 04_編寫(xiě)貪吃蛇游戲中的

簡(jiǎn)介：傳智播客版《貪吃蛇游戲開(kāi)發(fā)》視頻包括16小節(jié)： 01_游戲功能演示與說(shuō)明 02_游戲中的面向?qū)ο蠓治雠c設(shè)計(jì) 03_使用傳智播客提供的API類(lèi)組裝貪吃蛇游戲 04_編寫(xiě)貪吃蛇游戲中的各個(gè)類(lèi)的主體框架性代碼 05_編寫(xiě)Controler類(lèi)與實(shí)現(xiàn)蛇移動(dòng)的事件監(jiān)聽(tīng) 06_編寫(xiě)對(duì)各個(gè)類(lèi)進(jìn)行測(cè)試的程序代碼 07_蛇的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與移動(dòng)顯示 08_測(cè)試與修正蛇的移動(dòng)與顯示問(wèn)題 09_排除蛇的相反方向與無(wú)效方向的按鍵問(wèn)題 10_編寫(xiě)與測(cè)試表示食物的類(lèi) 11_完成蛇吃食物的相關(guān)代碼 12_為游戲增加作為障礙物的石頭 13_為蛇增加吃到石頭而死掉的功能 14_解決食物與石頭蛇身重疊的問(wèn)題 15_為蛇增加吃到蛇身而死掉的功能 16_貪吃蛇游戲開(kāi)發(fā)練習(xí)題

標(biāo)簽： 貪吃蛇 API 播客 01

上傳時(shí)間： 2014-01-14

上傳用戶：thuyenvinh
根據(jù)所作的需求分析可以得出

根據(jù)所作的需求分析可以得出，圖書(shū)館管理系統(tǒng)實(shí)施后，達(dá)到以下目標(biāo)。  界面設(shè)計(jì)友好、美觀。  數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全、可靠。  信息分類(lèi)清晰、準(zhǔn)確。  強(qiáng)大的查詢功能，保證數(shù)據(jù)查詢的靈活性。  實(shí)現(xiàn)對(duì)圖書(shū)借閱和歸還過(guò)程的全程數(shù)據(jù)信息跟蹤。  提供圖書(shū)借閱排行榜，為圖書(shū)館管理員提供了真實(shí)的數(shù)據(jù)信息。  提供靈活、方便的權(quán)限設(shè)置功能，使整個(gè)系統(tǒng)的管理分工明確。  具有易維護(hù)性和易操作性。

標(biāo)簽： 分

上傳時(shí)間： 2016-11-12

上傳用戶：jcljkh
介紹一種實(shí)用的二維條碼識(shí)別算法。首先探討了二維條碼的定位與分割算法,利用Hough變換與Sobel邊緣檢測(cè)把條碼圖像從原始采集的圖像中有效地分割出來(lái) 然后分析了條碼圖像經(jīng)過(guò)光學(xué)系統(tǒng)的噪聲模型,提出了一

介紹一種實(shí)用的二維條碼識(shí)別算法。首先探討了二維條碼的定位與分割算法,利用Hough變換與Sobel邊緣檢測(cè)把條碼圖像從原始采集的圖像中有效地分割出來(lái) 然后分析了條碼圖像經(jīng)過(guò)光學(xué)系統(tǒng)的噪聲模型,提出了一種計(jì)算點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)方差的算法采用Flourier變換自適應(yīng)地選取閾值去除噪聲導(dǎo)致的無(wú)效邊界,從而得到條碼的基本模塊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有很好的抗噪性,提高了二維條碼的識(shí)別率。

標(biāo)簽： Hough Sobel 圖像二維條碼

上傳時(shí)間： 2014-11-30

上傳用戶：miaochun888
介紹一種實(shí)用的二維條碼識(shí)別算法。首先探討了二維條碼的定位與分割算法,利用Hough變換與Sobel邊緣檢測(cè)把條碼圖像從原始采集的圖像中有效地分割出來(lái) 然后分析了條碼圖像經(jīng)過(guò)光學(xué)系統(tǒng)的噪聲模型,提出了一

介紹一種實(shí)用的二維條碼識(shí)別算法。首先探討了二維條碼的定位與分割算法,利用Hough變換與Sobel邊緣檢測(cè)把條碼圖像從原始采集的圖像中有效地分割出來(lái) 然后分析了條碼圖像經(jīng)過(guò)光學(xué)系統(tǒng)的噪聲模型,提出了一種計(jì)算點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)方差的算法采用Flourier變換自適應(yīng)地選取閾值去除噪聲導(dǎo)致的無(wú)效邊界,從而得到條碼的基本模塊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有很好的抗噪性,提高了二維條碼的識(shí)別率。

標(biāo)簽： Hough Sobel 圖像二維條碼

上傳時(shí)間： 2014-11-25

上傳用戶：shus521
查詢擴(kuò)展是解決信息獲取領(lǐng)域中用詞歧義性問(wèn)題的關(guān)鍵技術(shù),并被廣泛應(yīng)用于搜索引擎中,獲得了巨大的成功.然而,由于P2P(peer-to-peer)系統(tǒng)是一個(gè)分散的、動(dòng)態(tài)的系統(tǒng),在P2P 環(huán)境下進(jìn)行有效

查詢擴(kuò)展是解決信息獲取領(lǐng)域中用詞歧義性問(wèn)題的關(guān)鍵技術(shù),并被廣泛應(yīng)用于搜索引擎中,獲得了巨大的成功.然而,由于P2P(peer-to-peer)系統(tǒng)是一個(gè)分散的、動(dòng)態(tài)的系統(tǒng),在P2P 環(huán)境下進(jìn)行有效的查詢擴(kuò)展具有一定的挑戰(zhàn)性.首先,利用查詢與文檔的關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)建了LEM(local expansion method)查詢擴(kuò)展方法然后,基于查詢與文檔用詞的直接關(guān)聯(lián),提出了HEM(history_based expansion method)查詢擴(kuò)展方法.在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于查詢擴(kuò)展的混合P2P 環(huán)境下的搜索算法.實(shí)驗(yàn)及分析結(jié)果表明,查詢擴(kuò)展及其搜索算法能夠極大地提高搜索的效果.

標(biāo)簽： peer-to-peer P2P 查詢

上傳時(shí)間： 2014-01-21

上傳用戶：txfyddz