使用說明： 1、本軟件為多個零碎的字符文件的合并提供了方便，它所整合的文件只要是字符類型即可 2、可以多種格式輸入和輸出 3、首先需要將要處理的文件名改為1.txt(或者1.doc或者1.m或者其他文件類型)......n.txt(或者n.doc或者n.m或者其他文件類型),n為文件總數。 4、然后按提示操作即可。 5、由于軟件為2.0版，經過大量改進，講運行速度提高了幾百倍，無需用戶等待，瞬間即可。 6、聯系方式： 郵箱地址：yuannweimin_123@yahoo.com.cn 聯系電話：13541229189
上傳時間： 2016-03-01
上傳用戶：zhaoq123
壓縮解壓算法LZ77算法有許多派生算法(這里面包括 LZSS算法)。它們的算法原理上基本都相同，無論是哪種派生算法，LZ77算法總會包含一個動態窗口（Sliding Window）和一個預讀緩沖器（Read Ahead Buffer）。動態窗口是個歷史緩沖器，它被用來存放輸入流的前n個字節的有關信息。一個動態窗口的數據范圍可以從 0K 到 64K，而LZSS算法使用了一個4K的動態窗口。預讀緩沖器是與動態窗口相對應的，它被用來存放輸入流的前n個字節，預讀緩沖器的大小通常在0 – 258 之間。這個算法就是基于這些建立的。用下n個字節填充預讀緩存器（這里的n是預讀緩存器的大小）。在動態窗口中尋找與預讀緩沖器中的最匹配的數據，如果匹配的數據長度大于最小匹配長度 （通常取決于編碼器，以及動態窗口的大小，比如一個4K的動態窗口，它的最小匹配長度就是2），那么就輸出一對〈長度（length），距離（distance）〉數組。長度(length)是匹配的數據長度，而距離(distance)說明了在輸入流中向后多少字節這個匹配數據可以被找到。
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：tzl1975
增量型PID算法匯編程序，增量式PID算法的輸出量為 UnΔ = Kp[(en-en-1)+(T/Ti)en+(Td/T)(en-2*en-1+en-2)] 式中，en、en-1、en-2分別為第n次、n-1次和n-2次的偏差值，Kp、Ti、Td分別為比例系數、積分系數和微分系數，T為采樣周期。
上傳時間： 2016-03-11
上傳用戶：zaizaibang
赫夫曼編譯碼器： 用哈夫曼編碼進行通信可以大大提高信道利用率，縮短信息傳輸時間，降低傳輸成本。但是，這要求在發送端通過一個編碼系統對待傳數據預先編碼，在接收端將傳來的數據進行譯碼（復原）。對于雙工信道（即可以雙向傳輸信息的信道），每端都需要一個完整的編/譯碼系統。試為這樣的信息收發站寫一個哈夫曼碼的編/譯碼系統。 [基本要求]一個完整的系統應具有以下功能： （1）I：初始化（Initialization）。從終端讀入字符集大小n，以及n個字符和n個權值，建立哈夫曼樹，并將它存于文件hfmTree中。 （2）E：編碼（Encoding）。利用已建好的哈夫曼樹（如不在內存，則從文件hfmTree中讀入），對文件ToBeTran中的正文進行編碼，然后將結果存入文件CodeFile中。 （3）D：譯碼（Decoding）。利用已建好的哈夫曼樹將文件CodeFile中的代碼進行譯碼，結果存入文件TextFile中。 （4）P：印代碼文件（Print）。將文件CodeFile以緊湊格式顯示在終端上，每行50個代碼。同時將此字符形式的編碼文件寫入文件CodePrin中。 （5）T：印哈夫曼樹（Tree printing）。將已在內存中的哈夫曼樹以直觀的方式（樹或凹入表形式）顯示出，同時將此字符形式的哈夫曼樹寫入文件TreePrint中。
上傳時間： 2016-04-17
上傳用戶：zaizaibang
對PL0原編譯器進行了以下的擴充：1.增加以下保留字else(elsesym), for(forsym),to(tosym),downto(downtosym),return(returnsym),[(lmparen),](rmparen) 2.增加了以下的運算符：+=(eplus),-=(eminus),++(dplus),--(dminus) 取址運算符&(radsym),指向運算符@(padsym) 3.修改單詞：修改不等號#為<> 4.擴充語句：(1)增加了else子句 (2)增加了for語句 5.增加運算：(1).++運算 (2).--運算；(3).+=運算 (4).-=運算；(5).&取址運算； (6).@指向運算； 6.增加類型：(1).增加多維數組a[i1][i2][i3]……[i(n-1)][i(n-2)][in] (2).增加指針類型(任何變量都能存放指針，但不支持指針的指針，如b:=@@a應該改寫為c:=@a,b:=@c) 7.將過程procedure擴展為函數：(1).允許定義過程時在其后加參數(var a, var b,……..,var n) (2)允許通過指針向函數形式參數傳地址；(3)允許返回值；可以用 a:=p(a,b,c….,n) 返回
標簽： downtosym returnsym elsesym downto
上傳時間： 2016-07-02
上傳用戶：saharawalker
這是一個430的延時程序，能夠比較精確的延時n us,或者n ms
上傳時間： 2013-12-07
上傳用戶：大三三
基于matlab的DTMF仿真 DTMF為行頻和列頻（697Hz 770Hz 852Hz 941Hz 1209Hz 1336Hz 1477Hz 1633Hz）組合代表按鍵輸入，使用以下公式可計算出行頻和列頻，從而確定按鍵編碼： vk(n) = 2*coef*vk(n-1) - vk(n-2) + x(n) y(N)*y(N) = vk(N)*vk(N) - 2*coef*vk(N)*vk(N-1) + vk(N-1)*vk(N-1)
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：manking0408
（1）Msls分三步對系統和噪聲模型進行辨識，采用脈沖序列作為輔助系統模型，用 計算輸出數據 ；用原輸出數據 計算 ，用遞推最小二乘方法分別對系統參數和模型參數進行估計。 （2）M.dat,wnoise1.dat分別為M和白噪聲序列。Wnoise1.dat的長度為700，wnoise2.dat的長度為1000。Msls6.c為N=600的程序，Msls8.c為N=800的程序。 （3）程序運行后，生成的兩個h文件為產生的脈沖響應函數。Msls6.dat為msls6.c的參數估計結果，msls8.dat為msls8.c的參數辨識結果。分別如下所示： a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 （4）由數據結果可以看出，采用msls辨識方法估計精度要比els法的估計精度差一些。尤其是噪聲參數c2的估計誤差不在1％以內。這是由于msls法計算上較為簡便，計算上的簡化就帶來了估計精度上的誤差。由N=600和N=800相比較，可以看出當N增大時，誤差有所減小。理論上當N趨于無窮時， 。
上傳時間： 2016-10-19
上傳用戶：戀天使569
程序設計思路 在動態規劃中，可將一個問題的解決方案視為一系列決策的結果，要考察每個最優決策序列中是否包含一個最優子序列。所以在最短路徑問題中，假如在的第一次決策時到達了某個節點v，那么不管v 是怎樣確定的，此后選擇從v 到d 的路徑時，都必須采用最優策略。利用最優序列由最優子序列構成的結論，可得到f 的遞歸式。f ( 1 ,c) 是初始時背包問題的最優解。可使用（1）中所示公式通過遞歸或迭代來求解f ( 1 ,c)。從f (n, * )開始迭式， f (n, * )由第一個式子得出，然后由第二式遞歸計算f (i,*) ( i=n- 1，n- 2，⋯ ， 2 )，最后得出f ( 1 ,c)。動態規劃方法采用最優原則（ principle of optimality）來建立用于計算最優解的遞歸式。所謂最優原則即不管前面的策略如何，此后的決策必須是基于當前狀態（由上一次決策產生）的最優決策。由于對于有些問題的某些遞歸式來說并不一定能保證最優原則，因此在求解問題時有必要對它進行驗證。若不能保持最優原則，則不可應用動態規劃方法。
上傳時間： 2016-12-03
上傳用戶：kristycreasy
用于無約束優化的鮑威爾優化方法， 程序中參數解釋如下：//P:存放設計變量 //XI：存放兩個線性無關的向量 //N：含有N各元素的一維實型數組，用于存儲設計變量 //NP:整形變量，用于存儲P與xi的維數 //FTOL：迭代精度 //FRET：輸出參數，存放目標函數在找到的近似極小值點處的值 //ITER:迭代次數
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上傳時間： 2016-12-06
上傳用戶：1109003457
