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諧波<b>計(jì)算</b>

  • 數(shù)值分析中的歐拉算法 本文建立在數(shù)值分析的理論基礎(chǔ)上

    數(shù)值分析中的歐拉算法 本文建立在數(shù)值分析的理論基礎(chǔ)上,能夠在Matlab環(huán)境中運(yùn)行,給出了理論分析、程序清單以及計(jì)算結(jié)果。更重要的是,還有詳細(xì)的對(duì)算法的框圖說(shuō)明。首先運(yùn)用Romberg積分方法對(duì)給出定積分進(jìn)行積分,然後對(duì)得到的結(jié)果用插值方法,分別求出Lagrange插值多項(xiàng)式和Newton插值多項(xiàng)式,再運(yùn)用最小二乘法的思想求出擬合多項(xiàng)式,最後對(duì)這些不同類型多項(xiàng)式進(jìn)行比較,找出它們各自的優(yōu)劣。

    標(biāo)簽: 數(shù)值分析 算法

    上傳時(shí)間: 2013-12-18

    上傳用戶:yoleeson

  • 讀取SLA檔案

    讀取SLA檔案,計(jì)算全球每月海潮趨勢(shì)。(以1992年10月至2002年8月為例)

    標(biāo)簽: SLA

    上傳時(shí)間: 2013-12-21

    上傳用戶:helmos

  • crc任意位生成多項(xiàng)式 任意位運(yùn)算 自適應(yīng)算法 循環(huán)冗余校驗(yàn)碼(CRC

    crc任意位生成多項(xiàng)式 任意位運(yùn)算 自適應(yīng)算法 循環(huán)冗余校驗(yàn)碼(CRC,Cyclic Redundancy Code)是采用多項(xiàng)式的 編碼方式,這種方法把要發(fā)送的數(shù)據(jù)看成是一個(gè)多項(xiàng)式的系數(shù) ,數(shù)據(jù)為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1),則其對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為: bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b1X+b0 例如:數(shù)據(jù)“10010101”可以寫為多項(xiàng)式 X7+X4+X2+1。 循環(huán)冗余校驗(yàn)CRC 循環(huán)冗余校驗(yàn)方法的原理如下: (1) 設(shè)要發(fā)送的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為P(x)。 (2) 發(fā)送方和接收方約定一個(gè)生成多項(xiàng)式G(x),設(shè)該生成多項(xiàng)式 的最高次冪為r。 (3) 在數(shù)據(jù)塊的末尾添加r個(gè)0,則其相對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x),獲得商Q(x)和余式R(x),則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x),采用模2運(yùn)算,T(x)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)是在原數(shù) 據(jù)塊的末尾加上余式所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)得到的。 (6) 發(fā)送T(x)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。 (7) 設(shè)接收端接收到的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為T’(x),將T’(x)除以G(x) ,若余式為0,則認(rèn)為沒有錯(cuò)誤,否則認(rèn)為有錯(cuò)

    標(biāo)簽: crc CRC 多項(xiàng)式 位運(yùn)算

    上傳時(shí)間: 2014-01-16

    上傳用戶:hphh

  • 類神經(jīng)網(wǎng)路

    類神經(jīng)網(wǎng)路,MLP程式碼,可以計(jì)算多層架構(gòu)之類神經(jīng)網(wǎng)路運(yùn)算~C

    標(biāo)簽:

    上傳時(shí)間: 2013-12-28

    上傳用戶:txfyddz

  • 灰色理論下之灰關(guān)聯(lián)matlab源碼

    灰色理論下之灰關(guān)聯(lián)matlab源碼,可幫助計(jì)算一序列中的數(shù)據(jù)的權(quán)重,得以給予不同之相關(guān)性

    標(biāo)簽: matlab

    上傳時(shí)間: 2013-12-22

    上傳用戶:源碼3

  • 灰色理論下之最基本操作元

    灰色理論下之最基本操作元,灰生成之matlab源碼,可很快計(jì)算出數(shù)據(jù)各階之生成結(jié)果

    標(biāo)簽: 基本操作

    上傳時(shí)間: 2013-12-01

    上傳用戶:aappkkee

  • 灰色理論之GM(!,1)模型

    灰色理論之GM(!,1)模型,GM(1,1)的matlab源碼,可從生成一直計(jì)算到預(yù)測(cè)值

    標(biāo)簽: GM 模型

    上傳時(shí)間: 2015-10-27

    上傳用戶:yzy6007

  • 使用md5校驗(yàn)和算法保護(hù)文件 通俗的說(shuō)

    使用md5校驗(yàn)和算法保護(hù)文件 通俗的說(shuō),就是為保證數(shù)據(jù)的完整性,用一種指定的算法對(duì)原始數(shù)據(jù)計(jì)算出的一個(gè)校驗(yàn)值。接收方用同樣的算法計(jì)算一次校驗(yàn)值,如果和隨數(shù)據(jù)提供的校驗(yàn)值一樣,就說(shuō)明數(shù)據(jù)是完整的。

    標(biāo)簽: md5 算法

    上傳時(shí)間: 2015-11-21

    上傳用戶:q123321

  • 小弟撰寫的類神經(jīng)pca對(duì)圖片的壓縮與解壓縮,對(duì)來(lái)源圖片training過後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來(lái)對(duì)別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設(shè)定threashol

    小弟撰寫的類神經(jīng)pca對(duì)圖片的壓縮與解壓縮,對(duì)來(lái)源圖片training過後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來(lái)對(duì)別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設(shè)定threashold時(shí)注意時(shí)值不要過大,因?yàn)檫@牽涉inverse matrex的計(jì)算.

    標(biāo)簽: eigenvalue eigenvetex threashol training

    上傳時(shí)間: 2015-12-02

    上傳用戶:wpwpwlxwlx

  • Borland C++ Builder開發(fā)的Quick_sort演算法實(shí)作

    Borland C++ Builder開發(fā)的Quick_sort演算法實(shí)作,並加入timecounter計(jì)算使用的秒數(shù)。

    標(biāo)簽: Quick_sort Borland Builder 算法

    上傳時(shí)間: 2015-12-14

    上傳用戶:sk5201314

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