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開關(guān)穩(wěn)壓電源

  • 一般來說

    一般來說,任何大于0的正整數n的階乘等于n與(n-1)的階乘的積,即n!=n(n-1)!。用(n-1)!的值來表示n!的值其表達式就是一種遞歸調用,因為一個階乘的值是以另一個階乘的值為基礎的。 此程序是采用遞歸調用求正數n的階乘的程序

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    上傳時間: 2016-01-23

    上傳用戶:chongcongying

  • 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

    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1.0版,故運行較慢,請多諒解。 6、聯系方式: 郵箱地址:yuannweimin_123@yahoo.com.cn 聯系電話:13541229189

    標簽: 使用說明 軟件 字符 合并

    上傳時間: 2016-03-01

    上傳用戶:yepeng139

  • 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

    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

    標簽: 使用說明 軟件 字符 合并

    上傳時間: 2016-03-01

    上傳用戶:zhaoq123

  • 增量型PID算法匯編程序

    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。

    標簽: PID 增量 算法 匯編程序

    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

    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。

    標簽: 赫夫曼編譯碼 編碼 信道 利用率

    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),[

    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

    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

    標簽: 430 延時程序

    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

    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)

    標簽: Hz DTMF matlab 1209

    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

    (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, 。

    標簽: Msls 噪聲模型

    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

    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。

    標簽: 程序設計 動態規劃

    上傳時間: 2016-12-03

    上傳用戶:kristycreasy

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