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開(kāi)關(guān)應(yīng)用

兩序列x(n)和y(n)的交叉譜分析

兩序列x(n)和y(n)的交叉譜分析，ol(0:m)頻率，tl(0:m)周期，px(0:m)是x(n)的連續功率譜，py(0:m)是y(n)的連續功率譜，pxy(0:m)協譜，qxy(0:m)余譜，rxy(0:m)凝聚譜，cxy(0:m)位相差譜，lxy(0:m)滯后時間長度譜，rxy951(0:m)凝聚譜F-檢驗的95％置信上限，rxy952(0:m)凝聚譜Goodman-檢驗的95％置信上限，其中m=[n/2.]。

標簽： 序列分

上傳時間： 2014-01-12

上傳用戶：ghostparker
builer6界面實例開發教學方法與應用

builer6界面實例開發教學方法與應用

標簽： builer6

上傳時間： 2015-09-03

上傳用戶：star_in_rain
智能控制簡體字介紹智能控制基本關念和應用

智能控制簡體字介紹智能控制基本關念和應用

標簽： 智能控制

上傳時間： 2014-01-01

上傳用戶：bruce
本題的算法中涉及的三個函數： double bbp(int n,int k,int l) 其中n為十六進制位第n位

本題的算法中涉及的三個函數： double bbp(int n,int k,int l) 其中n為十六進制位第n位，k取值范圍為0到n+7，用來計算16nS1，16nS2，16nS3，16nS4小數部分的每一項。返回每一項的小數部分。 void pi(int m,int n,int p[]) 計算從n位開始的連續m位的十六進制數字。其中p為存儲十六進制數字的數組。 void div(int p[]) void add(int a[],int b[]) 這兩個函數都是為最后把十六進制數字轉換為十進制數字服務的。最后把1000個數字分別存儲在整型數組r[]中，輸出就是按順序輸出該數組。

標簽： int double bbp 算法

上傳時間： 2014-01-05

上傳用戶：xcy122677
DSK6713開發系統ECHO.RAR應用範例程式

DSK6713開發系統ECHO.RAR應用範例程式

標簽： 6713 ECHO DSK

上傳時間： 2013-12-15

上傳用戶：王小奇
用線性緩沖區和間接尋址方法實現FIR濾波器 * *N=5,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+h2*x(n-2)+h3*x(n-3)+h4*x(n-4)

用線性緩沖區和間接尋址方法實現FIR濾波器 * *N=5,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+h2*x(n-2)+h3*x(n-3)+h4*x(n-4)

標簽： FIR 線性濾波器緩沖區

上傳時間： 2013-12-01

上傳用戶：wanghui2438
用線性緩沖區和帶移位雙操作數尋址方法實現FIR濾波器 * *N=5,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+h2*x(n-2)+h3*x(n-3)+h4*x(n-4)*

用線性緩沖區和帶移位雙操作數尋址方法實現FIR濾波器 * *N=5,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+h2*x(n-2)+h3*x(n-3)+h4*x(n-4)*

標簽： FIR 線性移位操作

上傳時間： 2016-07-25

上傳用戶：璇珠官人
*用循環緩沖區和雙操作數尋址方法實現FIR濾波器 *N=80,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+...+h78*x(n-78)+h79*x(n-79) *先用matlab

*用循環緩沖區和雙操作數尋址方法實現FIR濾波器 *N=80,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+...+h78*x(n-78)+h79*x(n-79) *先用matlab，選擇80點漢明窗設計一個截止頻率為0.2pi的低通濾波器

標簽： matlab 78 79 FIR

上傳時間： 2016-07-25

上傳用戶：BOBOniu
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開

標簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象

上傳時間： 2016-07-31

上傳用戶：youlongjian0
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開

標簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象

上傳時間： 2013-12-19

上傳用戶：chenlong

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開(kāi)關(guān)應(yīng)用

兩序列x(n)和y(n)的交叉譜分析

builer6界面實例開發教學方法與應用

智能控制簡體字介紹智能控制基本關念和應用

本題的算法中涉及的三個函數： double bbp(int n,int k,int l) 其中n為十六進制位第n位

DSK6713開發系統ECHO.RAR應用範例程式

用線性緩沖區和間接尋址方法實現FIR濾波器 * N=5,y(n)=h0x(n)+h1x(n-1)+h2x(n-2)+h3x(n-3)+h4x(n-4)

用線性緩沖區和帶移位雙操作數尋址方法實現FIR濾波器 * N=5,y(n)=h0x(n)+h1x(n-1)+h2x(n-2)+h3x(n-3)+h4x(n-4)*

用循環緩沖區和雙操作數尋址方法實現FIR濾波器 N=80,y(n)=h0x(n)+h1x(n-1)+...+h78x(n-78)+h79x(n-79) *先用matlab

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各