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!逐步回歸分析程序： ! M：輸入變量，M=N+1，其中N為自變量的個數(shù)；M包括的因變量個數(shù) ! K：輸入變量，觀測點數(shù)； ! F1：引入因子時顯著性的F-分布值； ! F2：剔除因子時顯著性的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)的標準偏差和估計的標準偏差； ! C：存放復相關系數(shù)； ! F：存放F-檢驗值；
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：zaizaibang
產(chǎn)生頻率選擇性衰落的雷利通道，參數(shù)由天線結構、OFDM系統(tǒng)的結構與功率延時結構來決定。
標簽：
上傳時間： 2014-12-20
上傳用戶：lizhizheng88
idea的算法分析，肯能參考性不大，只供大家參考，多多交流
上傳時間： 2014-01-18
上傳用戶：qq21508895
傅立葉描述子是分析和識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 計算傅立葉描述子，并通過形狀的主方向消除邊界起始點相位影響的方法，定義了新的具有旋轉、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 子同時保留了模與相位特性，因此能夠更好地識別物體的形狀．實驗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、準確地識別物體的形狀．
上傳時間： 2016-08-13
上傳用戶：cylnpy
經(jīng)常看見有朋友在CSDN等論壇發(fā)帖子問Visual C++和C++Builder這兩個重量級開發(fā)工具孰優(yōu)孰劣(更多的是問Visual C++與Delphi孰優(yōu)孰劣)。本文就試圖從技術水平、易用性、穩(wěn)定性、發(fā)展前景等對它們進行比較分析。
標簽： Visual Builder Delphi CSDN
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：愛死愛死
簡介：傳智播客版《貪吃蛇游戲開發(fā)》視頻包括16小節(jié)： 01_游戲功能演示與說明 02_游戲中的面向對象分析與設計 03_使用傳智播客提供的API類組裝貪吃蛇游戲 04_編寫貪吃蛇游戲中的各個類的主體框架性代碼 05_編寫Controler類與實現(xiàn)蛇移動的事件監(jiān)聽 06_編寫對各個類進行測試的程序代碼 07_蛇的數(shù)據(jù)結構設計與移動顯示 08_測試與修正蛇的移動與顯示問題 09_排除蛇的相反方向與無效方向的按鍵問題 10_編寫與測試表示食物的類 11_完成蛇吃食物的相關代碼 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題 15_為蛇增加吃到蛇身而死掉的功能 16_貪吃蛇游戲開發(fā)練習題
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：thuyenvinh
根據(jù)所作的需求分析可以得出，圖書館管理系統(tǒng)實施后，達到以下目標。 界面設計友好、美觀。 數(shù)據(jù)存儲安全、可靠。 信息分類清晰、準確。 強大的查詢功能，保證數(shù)據(jù)查詢的靈活性。 實現(xiàn)對圖書借閱和歸還過程的全程數(shù)據(jù)信息跟蹤。 提供圖書借閱排行榜，為圖書館管理員提供了真實的數(shù)據(jù)信息。 提供靈活、方便的權限設置功能，使整個系統(tǒng)的管理分工明確。 具有易維護性和易操作性。
標簽： 分
上傳時間： 2016-11-12
上傳用戶：jcljkh
介紹一種實用的二維條碼識別算法。首先探討了二維條碼的定位與分割算法,利用Hough變換與Sobel邊緣檢測把條碼圖像從原始采集的圖像中有效地分割出來 然后分析了條碼圖像經(jīng)過光學系統(tǒng)的噪聲模型,提出了一種計算點擴展函數(shù)標準方差的算法 采用Flourier變換自適應地選取閾值去除噪聲導致的無效邊界,從而得到條碼的基本模塊。實驗結果表明,該算法具有很好的抗噪性,提高了二維條碼的識別率。
上傳時間： 2014-11-30
上傳用戶：miaochun888
介紹一種實用的二維條碼識別算法。首先探討了二維條碼的定位與分割算法,利用Hough變換與Sobel邊緣檢測把條碼圖像從原始采集的圖像中有效地分割出來 然后分析了條碼圖像經(jīng)過光學系統(tǒng)的噪聲模型,提出了一種計算點擴展函數(shù)標準方差的算法 采用Flourier變換自適應地選取閾值去除噪聲導致的無效邊界,從而得到條碼的基本模塊。實驗結果表明,該算法具有很好的抗噪性,提高了二維條碼的識別率。
上傳時間： 2014-11-25
上傳用戶：shus521
查詢擴展是解決信息獲取領域中用詞歧義性問題的關鍵技術,并被廣泛應用于搜索引擎中,獲得了巨 大的成功.然而,由于P2P(peer-to-peer)系統(tǒng)是一個分散的、動態(tài)的系統(tǒng),在P2P 環(huán)境下進行有效的查詢擴展具有 一定的挑戰(zhàn)性.首先,利用查詢與文檔的關聯(lián)關系構建了LEM(local expansion method)查詢擴展方法 然后,基于 查詢與文檔用詞的直接關聯(lián),提出了HEM(history_based expansion method)查詢擴展方法.在此基礎上,提出了一 種基于查詢擴展的混合P2P 環(huán)境下的搜索算法.實驗及分析結果表明,查詢擴展及其搜索算法能夠極大地提高 搜索的效果.
標簽： peer-to-peer P2P 查詢
上傳時間： 2014-01-21
上傳用戶：txfyddz
