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關(guān)(guān)聯(lián)(lián)算法

設(shè)計(jì)一FIR低通濾波器 0=<|w|<=0.25Pi,輸入n代表FIR濾波器的長(zhǎng)度,輸出H(ejw)幅度值,N代表輸出數(shù),Hbs[N]存放H(ejw)的幅度值,h[n]存放H[z]的系數(shù)

設(shè)計(jì)一FIR低通濾波器 0=<|w|<=0.25Pi,輸入n代表FIR濾波器的長(zhǎng)度,輸出H(ejw)幅度值,N代表輸出數(shù),Hbs[N]存放H(ejw)的幅度值,h[n]存放H[z]的系數(shù),算法采用Hamming窗函數(shù)

標(biāo)簽： FIR ejw 0.25 lt

上傳時(shí)間： 2016-06-28

上傳用戶(hù)：a6697238
改變子載波的數(shù)目n

改變子載波的數(shù)目n，實(shí)現(xiàn)ofdm的pts抑制papr算法，以驗(yàn)證不同的子載波數(shù)的影響

標(biāo)簽： 改變載波

上傳時(shí)間： 2016-06-28

上傳用戶(hù)：13160677563
K-MEANS算法輸入：聚類(lèi)個(gè)數(shù)k

K-MEANS算法輸入：聚類(lèi)個(gè)數(shù)k，以及包含 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)據(jù)庫(kù)。輸出：滿(mǎn)足方差最小標(biāo)準(zhǔn)的k個(gè)聚類(lèi)。處理流程：（1）從 n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)中心；（2）循環(huán)（3）到（4）直到每個(gè)聚類(lèi)不再發(fā)生變化為止（3）根據(jù)每個(gè)聚類(lèi)對(duì)象的均值（中心對(duì)象），計(jì)算每個(gè)對(duì)象與這些中心對(duì)象的距離；并根據(jù)最小距離重新對(duì)相應(yīng)對(duì)象進(jìn)行劃分；（4）重新計(jì)算每個(gè)（有變化）聚類(lèi)的均值（中心對(duì)象）

標(biāo)簽： K-MEANS 算法輸入聚類(lèi)

上傳時(shí)間： 2013-12-20

上傳用戶(hù)：chenjjer
某機(jī)器由n個(gè)部件組成

某機(jī)器由n個(gè)部件組成，每一個(gè)部件可從個(gè)供應(yīng)商那里購(gòu)得。設(shè) 是從供應(yīng)商那里購(gòu)得的零件的重量，為該零件的成本。試設(shè)計(jì)一個(gè)回溯算法，給出總成本不超過(guò) 的最小重量機(jī)器設(shè)計(jì)，并分析算法的復(fù)雜度。

標(biāo)簽： 機(jī)器部件

上傳時(shí)間： 2014-02-16

上傳用戶(hù)：lanhuaying
對(duì)n個(gè)關(guān)鍵字取整數(shù)的記錄進(jìn)行整序

對(duì)n個(gè)關(guān)鍵字取整數(shù)的記錄進(jìn)行整序，以使所有關(guān)鍵字為非負(fù)整數(shù)的記錄排在關(guān)鍵字為負(fù)數(shù)的記錄之前，要求使用最少的附加空間，且算法的時(shí)間復(fù)雜度為O（n）。

標(biāo)簽： 整數(shù) 記錄

上傳時(shí)間： 2016-07-05

上傳用戶(hù)：caixiaoxu26
若不希望用與估計(jì)輸入信號(hào)矢量有關(guān)的相關(guān)矩陣來(lái)加快LMS算法的收斂速度

若不希望用與估計(jì)輸入信號(hào)矢量有關(guān)的相關(guān)矩陣來(lái)加快LMS算法的收斂速度，那么可用變步長(zhǎng)方法來(lái)縮短其自適應(yīng)收斂過(guò)程，其中一個(gè)主要的方法是歸一化LMS算法（NLMS算法），變步長(zhǎng) 的更新公式可寫(xiě)成 W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n） =w（n）+ （3.1）式中， = e（n）x（n）表示濾波權(quán)矢量迭代更新的調(diào)整量。為了達(dá)到快速收斂的目的，必須合適的選擇變步長(zhǎng) 的值，一個(gè)可能策略是盡可能多地減少瞬時(shí)平方誤差，即用瞬時(shí)平方誤差作為均方誤差的MSE簡(jiǎn)單估計(jì)，這也是LMS算法的基本思想。

標(biāo)簽： LMS 輸入信號(hào) 矢量矩陣

上傳時(shí)間： 2016-07-07

上傳用戶(hù)：changeboy
利用MPI實(shí)現(xiàn)并行化的jacobi算法

利用MPI實(shí)現(xiàn)并行化的jacobi算法，同時(shí)加入串行實(shí)現(xiàn)的算法用于對(duì)比編譯：mpicc jacobi.c -o jacobi 運(yùn)行：mpirun -n nodenum jacobi

標(biāo)簽： jacobi MPI 并行算法

上傳時(shí)間： 2013-12-18

上傳用戶(hù)：s363994250
在一個(gè)操場(chǎng)的四周擺放著n 堆石子?，F(xiàn)要將石子有次序地合并成一堆。規(guī)定在合并過(guò)程中最多可以有m(k)次選k 堆石子合并成新的一堆

在一個(gè)操場(chǎng)的四周擺放著n 堆石子?，F(xiàn)要將石子有次序地合并成一堆。規(guī)定在合并過(guò)程中最多可以有m(k)次選k 堆石子合并成新的一堆，2≤k≤n，合并的費(fèi)用為新的一堆的石子數(shù)。試設(shè)計(jì)一個(gè)算法，計(jì)算出將n 堆石子合并成一堆的最小總費(fèi)用。

標(biāo)簽： 合并過(guò)程

上傳時(shí)間： 2013-12-13

上傳用戶(hù)：cc1015285075
算法描述： K均值算法：給定類(lèi)的個(gè)數(shù)K

算法描述： K均值算法：給定類(lèi)的個(gè)數(shù)K，將N個(gè)對(duì)象分到K個(gè)類(lèi)中去，使得類(lèi)內(nèi)對(duì)象之間的相似性最大，而類(lèi)之間的相似性最小。

標(biāo)簽： 算法 K均值算法

上傳時(shí)間： 2014-01-02

上傳用戶(hù)：TRIFCT
c++二、通過(guò)將其元素插入到雙向鏈表中的方法對(duì)數(shù)組A進(jìn)行排序。算法對(duì)鏈表的當(dāng)前操作位置進(jìn)行維護(hù)

c++二、通過(guò)將其元素插入到雙向鏈表中的方法對(duì)數(shù)組A進(jìn)行排序。算法對(duì)鏈表的當(dāng)前操作位置進(jìn)行維護(hù)，當(dāng)需要插入表項(xiàng)時(shí)，若新元素比當(dāng)前位置值要大，則往前移動(dòng)；若小則往后移動(dòng)。編寫(xiě)函數(shù)DoubleSort實(shí)現(xiàn)上述排序算法。 template <class T> void DoubliSort( T a[], int n)

標(biāo)簽： 元素對(duì)數(shù) 排序算法

上傳時(shí)間： 2013-12-03

上傳用戶(hù)：gundamwzc

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