I. C. Wong, Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, ``A Low Complexity Algorithm for Proportional Resource Allocation in OFDMA Systems , Proc. IEEE Int. Work. Signal Processing Systems, 針對這篇文章給出的源代碼
上傳時間: 2014-01-24
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· 摘要: MATLAB是一種建立在向量、數(shù)組、矩陣基礎(chǔ)上,面向科學(xué)和工程計算的高級語言,為科學(xué)研究和工程計算提供了一個方便有效的工具.該文簡要介紹了B樣條和B樣條小波的構(gòu)成,并利用MATLAB語言編寫了繪制任意階B樣條和B樣條小波圖形的程序.
上傳時間: 2013-04-24
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二: 普通計算器的設(shè)計說明: 1 普通計算器的主要功能(普通計算與逆波蘭計算): 1.1主要功能: 包括 a普通加減乘除運(yùn)算及帶括號的運(yùn)算 b各類三角與反三角運(yùn)算(可實現(xiàn)角度與弧度的切換) c邏輯運(yùn)算, d階乘與分解質(zhì)因數(shù)等 e各種復(fù)雜物理常數(shù)的記憶功能 f對運(yùn)算過程的中間變量及上一次運(yùn)算結(jié)果的儲存. G 定積分計算器(只要輸入表達(dá)式以及上下限就能將積分結(jié)果輸出) H 可編程計算器(只要輸入帶變量的表達(dá)式后,再輸入相應(yīng)的變量的值就能得到相應(yīng)的結(jié)果) I 二進(jìn)制及八進(jìn)制的計算器 j十六進(jìn)制轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制的功能。 *k (附帶各種進(jìn)制間的轉(zhuǎn)化器)。 L幫助與階乘等附屬功能
上傳時間: 2013-11-26
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車牌定位---VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間: 2013-11-26
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1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間: 2014-01-08
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Ma tla b 是當(dāng)今使用最為廣泛的數(shù)學(xué)軟件,它具有相當(dāng)強(qiáng)大的數(shù)值計算、數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng) 分析、圖形顯示、甚至符號運(yùn)算功能,是一個完整的數(shù)學(xué)平臺,但是它不能實現(xiàn)端口操作和 實時控制Borland C + +Builder是一種新穎的可視化編程語言,可方便實現(xiàn)交互界面、數(shù)據(jù) 采集和端口操作等,但是它在數(shù)值處理分析和算法工具等方面,效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于Matlab語言
標(biāo)簽: tla Ma 數(shù)學(xué)軟件
上傳時間: 2014-01-24
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考察例1 4 - 8中的1 4個點。A中的最近點對為(b,h),其距離約為0 . 3 1 6。B中最近點對為 (f, j),其距離為0 . 3,因此= 0 . 3。當(dāng)考察 是否存在第三類點時,除d, g, i, l, m 以外 的點均被淘汰,因為它們距分割線x= 1的 距離≥ 。RA ={d, i, m},RB= {g, l},由 于d 和m 的比較區(qū)中沒有點,只需考察i 即可。i 的比較區(qū)中僅含點l。計算i 和l 的距離,發(fā)現(xiàn)它小于,因此(i, l) 是最近
標(biāo)簽:
上傳時間: 2013-12-03
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B/S版ERP安裝方法 1、安裝IIS5.0、Microsoft .NET Framework 1.1及SQL Server2000 2、將目錄Copy_of_ERP和webctrl_client復(fù)制到C:/Inetpub/wwwroot下,并將Copy_of_ERP目錄設(shè)置成IIS虛擬目錄 3、在SQL Server2000中新建一個Storage用戶和LXTXERP數(shù)據(jù)庫,然后將Data目錄中的LXTXERP.BAK數(shù)據(jù)庫備份文件還原 4、修改Copy_of_ERP目錄下的Web.config文件的連接屬性sa用戶的密碼: <add key="mydns" value="data source=(local) initial catalog=LXTXERP persist security info=False user id=sa pwd=123 workstation id=jl packet size=4096" /> 5、在Windows管理工具中打開Internet 服務(wù)管理器,運(yùn)行Copy_of_ERP中的Login.aspx打開ERP登錄頁面,默認(rèn)用戶:admin 密碼:123 6、OK
標(biāo)簽: webctrl_clie Copy_of_ERP Framework Microsoft
上傳時間: 2015-12-09
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問題描述 序列Z=<B,C,D,B>是序列X=<A,B,C,B,D,A,B>的子序列,相應(yīng)的遞增下標(biāo)序列為<2,3,5,7>。 一般地,給定一個序列X=<x1,x2,…,xm>,則另一個序列Z=<z1,z2,…,zk>是X的子序列,是指存在一個嚴(yán)格遞增的下標(biāo)序列〈i1,i2,…,ik〉使得對于所有j=1,2,…,k使Z中第j個元素zj與X中第ij個元素相同。 給定2個序列X和Y,當(dāng)另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列時,稱Z是序列X和Y的公共子序列。 你的任務(wù)是:給定2個序列X、Y,求X和Y的最長公共子序列Z。
上傳時間: 2014-01-25
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Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負(fù) 2)算法描述: a)初始化:dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結(jié)束:dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié):此算法簡單有效,由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊,對于稠密圖,效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時間復(fù)雜度O(n^3)。 考慮下列變形:如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0,這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的,我們可以把dis設(shè)成boolean類型,則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍(lán)色部分,可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標(biāo)簽: Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上傳時間: 2013-12-01
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