Michael J. Pont 的嵌入式系統(tǒng)編程講座1， 8051CPU，keil開發(fā)環(huán)境。英文的，通俗易懂。
上傳時(shí)間： 2014-10-13
上傳用戶：獨(dú)孤求源
Michael J. Pont 的嵌入式系統(tǒng)編程講座2， 8051CPU，keil開發(fā)環(huán)境。英文的，通俗易懂。
上傳時(shí)間： 2016-11-08
上傳用戶：qw12
從http網(wǎng)頁上抓圖到你的計(jì)算機(jī)show 可以用J++ 或 Sun Javac compile J++ 須要將swing的class放置在 C:\WINDOWS\java\classes\javax\swing J++ 不能抓網(wǎng)絡(luò)的圖但可以抓你計(jì)算機(jī)里面的圖
標(biāo)簽： WINDOWSjavaclassesjav compile Javac class
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：chenlong
摘要:實(shí)戰(zhàn)條件下如何評價(jià)短波跳頻通信系統(tǒng)的抗干擾性能是構(gòu)建短波跳頻通信系統(tǒng)的重要環(huán)rr-}J。由于不 能得到精確的指標(biāo)評價(jià)值，采川組合賦權(quán)法給出了系統(tǒng)抗干擾性能的評價(jià)算法已經(jīng)不能適川。給出了一種模糊綜 合評價(jià)方法，該方法有如下優(yōu)點(diǎn):為避兔專家賦指標(biāo)權(quán)值的卞觀隨意性，將德爾菲(Delphi)法和層次分析法(AHP)相結(jié)合來確定指標(biāo)權(quán)值 為了便于專家較準(zhǔn)確地作出評判，給出了指標(biāo)評價(jià)等級(jí)，并利川模糊評價(jià)法給出指標(biāo)評價(jià)矩 陣，最后得到評價(jià)結(jié)果。評價(jià)實(shí)例表明了該方法的有效性。
標(biāo)簽： 短波跳頻 通信系統(tǒng) rr 條件下
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：yzy6007
A test problem generator for non-stationary environments,Branke J的MovingPeak問題
標(biāo)簽： non-stationary environments MovingPeak generator
上傳時(shí)間： 2014-12-20
上傳用戶：秦莞爾w
Chan T. and Shen J., Image Processing and Analysis (2005,400pp)一本圖像處理的書~很有意思，臺(tái)灣的人寫的
標(biāo)簽： T. Processing and Analysis
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：dianxin61
用Delphi6寫的演示在程序中如何設(shè)定富于個(gè)性的熱鍵,例如F+J.
上傳時(shí)間： 2016-12-02
上傳用戶：luke5347
基于ARM 微控制器配置FPGA 的實(shí)現(xiàn) 摘 要:介紹了基于ARM 內(nèi)核的ATMEL AT91FR4081 微控制器以J TAG 的ISP 方式配置XILINX XC2S150PQ208 FPGA 的實(shí)現(xiàn)過程。這是一種靈活和經(jīng)濟(jì)的FPGA 的配置方法。介紹了ISP 和J TAG 的原 理、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的流程、硬件電路設(shè)計(jì)、J TAG 驅(qū)動(dòng)算法的實(shí)現(xiàn)和配置時(shí)間的測試結(jié)果。
標(biāo)簽： FPGA ARM XILINX ATMEL
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：chenxichenyue
FSCQ1565RP J TAG驅(qū)動(dòng)算法是MCU 以J TAG模式配置FPGA 的關(guān) 鍵。算法調(diào)用SVF 配置文件,解釋其中的語法規(guī)范,生成嚴(yán) 格的TAP 總線時(shí)序,驅(qū)動(dòng)MCU 的通用I/ O 管腳來完成對 FPGA 的配置。其中TAP 時(shí)序是算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)調(diào)試的一 個(gè)主要方面,時(shí)序關(guān)系[ 2 ]如圖3 所示。
上傳時(shí)間： 2016-12-06
上傳用戶：zhaoq123
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(biāo)簽： data function Exponent obj_fcn
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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