詳細(xì)介紹4種實時操作系統(tǒng)實時性的分析對比.
標(biāo)簽： 詳細(xì)介紹 實時操作系統(tǒng) 實時性 分
上傳時間： 2014-11-17
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針對區(qū)域立體匹配計算量大實時性差的困難,分析了相關(guān)匹配算法的實際工作過程,采用消除冗余因子和M2C濾 波、多級分辨率匹配減小計算復(fù)雜度,對算法結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化,并利用超線程和D65/EF技術(shù)對算法進(jìn)行了加速,提出 了一種實時區(qū)域匹配算法。對算法進(jìn)行實驗,結(jié)果表明算法符合了視覺導(dǎo)航的準(zhǔn)確性和實時性要求,并且對于提高其他區(qū)域 匹配算法實時性也具有重要借鑒意義。
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：xz85592677
運算放大器穩(wěn)定性分析：何時轉(zhuǎn)變?yōu)?在寫保持容性負(fù)載穩(wěn)定的六種方法
標(biāo)簽： 運算放大器 穩(wěn)定性分析 保持 容性負(fù)載
上傳時間： 2014-01-09
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程序清單A中收錄了產(chǎn)生PPM-TH和PAM-DS這兩個信號源的所有函數(shù)；程序清單B中收錄了加性高斯白噪聲（AWGN）信道建模，正交和非正交單脈沖PPM-TH接收機(jī)結(jié)構(gòu)，以及反極性PAM-DS單脈沖接收機(jī)結(jié)構(gòu)仿真所需的所有函數(shù)。
標(biāo)簽： PPM-TH PAM-DS AWGN 程序
上傳時間： 2013-12-22
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這里講了有關(guān)數(shù)值計算的基礎(chǔ)桿系結(jié)構(gòu)強非線性分析的數(shù)值模擬 初學(xué)可以先到這里
標(biāo)簽： 數(shù)值計算 分 數(shù)值模擬 非線性
上傳時間： 2013-11-27
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C語言是在 70年代初問世的。一九七八年由美國電話電報公司(AT&T)貝爾實驗室正式 發(fā)表了C 語言。同時由B.W.Kernighan和 D.M.Ritchit合著了著名的“THE C PROGRAMMING LANGUAGE”一書。通常簡稱為《K&R》，也有人稱之為《K&R》標(biāo)準(zhǔn)。但是，在《K&R》中并 沒有定義一個完整的標(biāo)準(zhǔn)C語言，后來由美國國家標(biāo)準(zhǔn)學(xué)會在此基礎(chǔ)上制定了一個C 語言 標(biāo)準(zhǔn)，于一九八三年發(fā)表。通常稱之為ANSI C。 當(dāng)代最優(yōu)秀的程序設(shè)計語言
標(biāo)簽： Kernighan Ritchit PROGRA THE
上傳時間： 2016-12-23
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數(shù)值分析高斯——列主元消去法主程序 說明如下： ％ a----input,matrix of coefficient ％ b----input,right vector ％ sol----output,returns the solution of linear equation
標(biāo)簽： input coefficient matrix vector
上傳時間： 2017-01-01
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通過使用Newton迭代法求解方程 并分析它的解法收斂性； 牛頓迭代法是比較適合用計算機(jī)來計算。
上傳時間： 2013-12-25
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RAIM 完好性分析
上傳時間： 2017-02-11
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(有源代碼)數(shù)值分析作業(yè),本文主要包括兩個部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三個實驗題,第二部分是有關(guān)的拓展討論,包括高階常微分的求解和邊值問題的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab計算的.ODE問題從剛性(STIFFNESS)來看分為非剛性的問題和剛性的問題,剛性問題(如大系數(shù)的VDP方程)用通常的方法如ODE45來求解,效率會很低,用ODE15S等,則效率會高多了.而通常的非剛性問題,用ODE45來求解會有很好的效果.從階次來看可以分為高階微分方程和一階常微分方程,高階的微分方程一般可以化為狀態(tài)空間(STATE SPACE)的低階微分方程來求解.從微分方程的性態(tài)看來,主要是微分方程式一階導(dǎo)系數(shù)大的時候,步長應(yīng)該選得響應(yīng)的小些.或者如果問題的性態(tài)不是太好估計的話,用較小的步長是比較好的,此外的話Adams多步法在小步長的時候效率比R-K(RUNGE-KUTTA)方法要好些,而精度也高些,但是穩(wěn)定區(qū)間要小些.從初值和邊值來看,也是顯著的不同的.此外對于非線性常微分方程還有打靶法,胞映射方法等.而對于微分方程穩(wěn)定性的研究,則諸如相平面圖等也是不可缺少的工具.值得提出的是,除了用ode系類函數(shù)外,用simulink等等模塊圖來求解微分方程也是一種非常不錯的方法,甚至是更有優(yōu)勢的方法(在應(yīng)用的角度來說).
上傳時間： 2014-01-05
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