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階躍響應(yīng)

  • 計算二日期的間隔天數

    計算二日期的間隔天數,計算某日期為星期幾,打印對象當前數據的y年m月的月歷,一次增加若干天,對兩個日期進行其他比較運算等。

    標簽: 計算

    上傳時間: 2016-12-18

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  • 視頻編碼電路主要實現接收8位CCIR656格式的YUV數據

    視頻編碼電路主要實現接收8位CCIR656格式的YUV數據,(例如MPEG解碼數據),并編碼成亮度Y和色度信號C,以及合成CVBS信號,經過D/A轉換后輸出。基本的編碼功能包括副載波產生,色差信號調制,同步信號內插。 主要應用在視頻處理,軍事圖像處理。 GM7221設計原理圖

    標簽: CCIR 656 YUV 視頻編碼

    上傳時間: 2013-12-29

    上傳用戶:Divine

  • //下面是畫圓的程序

    //下面是畫圓的程序, //畫線、畫圓、畫各種曲線其實都很簡單,歸根到底就是x、y的二元方程嘛 //對算法感興趣的話建議去找本《計算機圖形學》看看,不是賣關子哦。實在是幾句話說不清除,呵呵 // ---------------------------------------------- //字節 void circleDot(unsigned char x,unsigned char y,char xx,char yy)//內部函數,對稱法畫圓的8個鏡像點 {//對稱法畫圓的8個鏡像點

    標簽: 程序

    上傳時間: 2014-01-07

    上傳用戶:秦莞爾w

  • 實驗題目:Hermite插值多項式 相關知識:通過n+1個節點的次數不超過2n+1的Hermite插值多項式為: 其中

    實驗題目:Hermite插值多項式 相關知識:通過n+1個節點的次數不超過2n+1的Hermite插值多項式為: 其中,Hermite插值基函數 數據結構:三個一維數組或一個二維數組 算法設計:(略) 編寫代碼:(略) 實驗用例: 已知函數y=f(x)的一張表(其中 ): x 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 y 0.904837 0.818731 0.740818 0.670320 0.606531 m -0.904837 -0.818731 -0.740818 -0.670320 -0.606531 x 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 y 0.548812 0.496585 0.449329 0.406570 0.367879 m -0.548812 -0.496585 -0.449329 -0.406570 -0.367879 實驗用例:利用Hermite插值多項式 求被插值函數f(x)在點x=0.55處的近似值。建議:畫出Hermite插值多項式 的曲線。

    標簽: Hermite 多項式 插值 實驗

    上傳時間: 2013-12-24

    上傳用戶:czl10052678

  • Batch version of the back-propagation algorithm. % Given a set of corresponding input-output pairs

    Batch version of the back-propagation algorithm. % Given a set of corresponding input-output pairs and an initial network % [W1,W2,critvec,iter]=batbp(NetDef,W1,W2,PHI,Y,trparms) trains the % network with backpropagation. % % The activation functions must be either linear or tanh. The network % architecture is defined by the matrix NetDef consisting of two % rows. The first row specifies the hidden layer while the second % specifies the output layer. %

    標簽: back-propagation corresponding input-output algorithm

    上傳時間: 2016-12-27

    上傳用戶:exxxds

  • This function calculates Akaike s final prediction error % estimate of the average generalization e

    This function calculates Akaike s final prediction error % estimate of the average generalization error. % % [FPE,deff,varest,H] = fpe(NetDef,W1,W2,PHI,Y,trparms) produces the % final prediction error estimate (fpe), the effective number of % weights in the network if the network has been trained with % weight decay, an estimate of the noise variance, and the Gauss-Newton % Hessian. %

    標簽: generalization calculates prediction function

    上傳時間: 2014-12-03

    上傳用戶:maizezhen

  • % Train a two layer neural network with the Levenberg-Marquardt % method. % % If desired, it is p

    % Train a two layer neural network with the Levenberg-Marquardt % method. % % If desired, it is possible to use regularization by % weight decay. Also pruned (ie. not fully connected) networks can % be trained. % % Given a set of corresponding input-output pairs and an initial % network, % [W1,W2,critvec,iteration,lambda]=marq(NetDef,W1,W2,PHI,Y,trparms) % trains the network with the Levenberg-Marquardt method. % % The activation functions can be either linear or tanh. The % network architecture is defined by the matrix NetDef which % has two rows. The first row specifies the hidden layer and the % second row specifies the output layer.

    標簽: Levenberg-Marquardt desired network neural

    上傳時間: 2016-12-27

    上傳用戶:jcljkh

  • This function calculates Akaike s final prediction error % estimate of the average generalization e

    This function calculates Akaike s final prediction error % estimate of the average generalization error for network % models generated by NNARX, NNOE, NNARMAX1+2, or their recursive % counterparts. % % [FPE,deff,varest,H] = nnfpe(method,NetDef,W1,W2,U,Y,NN,trparms,skip,Chat) % produces the final prediction error estimate (fpe), the effective number % of weights in the network if it has been trained with weight decay, % an estimate of the noise variance, and the Gauss-Newton Hessian. %

    標簽: generalization calculates prediction function

    上傳時間: 2016-12-27

    上傳用戶:腳趾頭

  • MFC 視窗程式設計,視窗作業環境經多年試鍊

    MFC 視窗程式設計,視窗作業環境經多年試鍊,視窗應用程式於架構上已然出現了明顯的分類; 即便是架構不同,其間也存在著諸多共同點,例如:它們通常的都需要有功能表、 工具列等控制元件的設計,需要有用來動態管理資料的矩陣(arrays)、表列(lists) 等物件類別。

    標簽: MFC 程式

    上傳時間: 2016-12-30

    上傳用戶:lixinxiang

  • 【歐拉算法】 微分方程的本質特征是方程中含有導數項,數值解法的第一步就是...歐拉(Euler)算法是數值求解中最基本、最簡單的方法,但其求解精度較低,一般不在...對于常微分方程: dy/dx=f(

    【歐拉算法】 微分方程的本質特征是方程中含有導數項,數值解法的第一步就是...歐拉(Euler)算法是數值求解中最基本、最簡單的方法,但其求解精度較低,一般不在...對于常微分方程: dy/dx=f(x,y),x∈[a,b] y(a)=y0 可以將區

    標簽: Euler 算法 dy dx

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:www240697738

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