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開(kāi)關(guān)機(jī)

  • 循環碼的編碼和譯碼算法。有兩種編碼器:K級和n-K級。配有譯法算法。輸入生成多項式或校驗多項式

    循環碼的編碼和譯碼算法。有兩種編碼器:K級和n-K級。配有譯法算法。輸入生成多項式或校驗多項式,輸入信息,就能得到編碼輸出。

    標簽: n-K 多項式 循環碼 編碼

    上傳時間: 2016-04-21

    上傳用戶:xymbian

  • 這是一個Verilog的電梯控制程序碼,控制樓層為1~4樓,關開門...等

    這是一個Verilog的電梯控制程序碼,控制樓層為1~4樓,關開門...等

    標簽: Verilog 控制 程序

    上傳時間: 2016-05-04

    上傳用戶:wyc199288

  • Generate the digital AWGN signal n[k] (sampled n(t)) by generating zero mean Gaussian random variab

    Generate the digital AWGN signal n[k] (sampled n(t)) by generating zero mean Gaussian random variables independently (separately) for each k MATLAB function random.

    標簽: generating Generate Gaussian digital

    上傳時間: 2014-01-15

    上傳用戶:sammi

  • 輸入數字比如說6 輸出字母組成的Z 即 abcdef g h i j klmnop

    輸入數字比如說6 輸出字母組成的Z 即 abcdef g h i j klmnop

    標簽: abcdef klmnop 輸入 數字

    上傳時間: 2013-12-24

    上傳用戶:VRMMO

  • 設平面上有一個m´ n的網格

    設平面上有一個m´ n的網格,將左下角的網格點標記為(0,0)而右上角的網格點標記為(m,n)。某人想從(0,0)出發沿網格線行進到達(m,n),但是在網格點(i,j)處他只能向上行進或者向右行進,向上行進的代價為aij(amj =+¥ ),向右行進的代價是bij(bin =+¥ )。試設計一個動態規劃算法,在這個網格中為該旅行者尋找一條代價最小的旅行路線。用高級程序設計語言編寫程序求解動態規劃模型。

    標簽: acute 網格

    上傳時間: 2013-12-06

    上傳用戶:13160677563

  • RMQ問題是指:對于長度為n的數列A

    RMQ問題是指:對于長度為n的數列A,回答若干詢問RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回數列A中下標在[i,j]里的最小值下標。

    標簽: RMQ 長度 數列

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:rocwangdp

  • Ex4-22 單射函數問題 « 問題描述: 設函數f將點集S = {0,1, , n -1}映射為f (S) = { f (i) | iÎ S} Í

    Ex4-22 單射函數問題 « 問題描述: 設函數f將點集S = {0,1, , n -1}映射為f (S) = { f (i) | iÎ S} Í S 。單射函數問題要 從S中選取最大子集X Í S 使f (X )是單射函數。 例如,當n=7, f (S) = {1,0,0,2,2,3,6} Í S 時, X = {0,1,6} Í S 是所求的最大子集。 « 編程任務: 對于給定的點集S = {0,1, , n -1}上函數f,試用抽象數據類型隊列,設計一個O(n)時 間算法,計算f的最大單射子集。 « 數據輸入: 由文件input.txt 提供輸入數據。文件的第1 行有1 個正整數n,表示給定的點集 S = {0,1, , n -1}。第2 行是f (i)的值,0 £ i < n。 « 結果輸出: 程序運行結束時,將計算出的f的最大單射子集的大小輸出到output.txt中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 7 1 0 0 2 2 3 6 output.txt 3

    標簽: Iacute 61516 laquo Icirc

    上傳時間: 2016-05-28

    上傳用戶:tyler

  • % EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation % % Inputs: % X(n,d) - input da

    % EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation % % Inputs: % X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable % k - maximum number of Gaussian components allowed % ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) % maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) % pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) % Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) % % Ouputs: % W(1,k) - estimated weights of GM % M(d,k) - estimated mean vectors of GM % V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM % L - log likelihood of estimates %

    標簽: multidimensional estimation algorithm Gaussian

    上傳時間: 2013-12-03

    上傳用戶:我們的船長

  • Java: 在n 張撲克牌中找出順子 題目是這樣的:有n張撲克牌

    Java: 在n 張撲克牌中找出順子 題目是這樣的:有n張撲克牌,每張牌的取值范圍是:2,3,4,5,6,7,8,9,10,J,Q,K,A。在這n張牌中找出順子(5張及5張以上的連續的牌),并將這些順子打印出來。 思路:我的思路其實很簡單,首先就是要去掉重復的牌,因為同樣的順子之算一個,顯然JAVA中的Set很適合這個工作。同時又需要對這些牌進行排序,毫無疑問就是TreeSet了。然后從小到大遍歷這些牌,并設置一個計數器count。若發現連續的牌,則count++;若發現不連續的,分2中情況:若count>4,則找到了一個順子,存起來;反之則什么都不做。然后count=1,從新開始找順子。下面就是代碼:

    標簽: Java

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:hewenzhi

  • %radon transform clear all % N=800 n=1:N fs=200 t=n/fs x1=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*5*t.^2

    %radon transform clear all % N=800 n=1:N fs=200 t=n/fs x1=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*5*t.^2)) x2=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*15*t.^2)) x=x1+x2 %N=length(x) % ambifunb(x ) %*****************************************RAT naf=ambifunb(x) htl(abs(naf)) % [wh,rho,theta]=htl(abs(naf)) colormap([0,0,0]) % xlabel( 極半徑 ) % ylabel( 角度 ) %**************************************%找出峰值點的坐標,計算初始頻率和調頻斜率(正確) %找出峰值點的坐標 b=max(max(wh)) [u,a]=find(wh>=0.8*b)

    標簽: transform radon clear fs

    上傳時間: 2014-10-27

    上傳用戶:Yukiseop

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