最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)，作實驗所得的數據亦常使用最小平方近似法來達成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數，除了多項式之外，指數、對數方程式亦可作為近似函數。關於最小平方近似法的計算原理，請參閱市面上的數值分析書籍
標簽： least-squares approximation approximating discrete
上傳時間： 2015-06-21
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數字圖像水印技術，是將代表著作權人身份的特定信息（即數字水印），按照某種方式植 入電子出版物中，在產生版權糾紛時，通過相應的算法提取出該數字水印，從而驗證版權的 歸屬，
標簽： 水印
上傳時間： 2013-12-13
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使用pso求最小化一函數 matlab程式碼，寫的非常簡潔(不到100行)，且還包括了2維的圖形展示，和大家分享參考!!! 一起學習matlab和各種optimize methods 最小化：(x-15)^2+(y-20)^2 The swarm matrix is swarm(index, [location, velocity, best position, best value], [x, y components or the value component]) Author: Wesam ELSHAMY (wesamelshamy@yahoo.com) MSc Student, Electrical Enginering Dept., Faculty of Engineering Cairo University, Egypt
上傳時間： 2013-12-18
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這是一個求數獨遊戲的m-file 在matlab的命令窗口 鍵入>> sudo7 或者run sudo7 的m-file 之後在 9x9 的方格內 填入 數獨的問題 按下 "計算是否有解" 的功能鍵 若不是存在多組的解，則可以 按下 "顯示結果" 的功能鍵， 也可以載入作者測試的"date1"或"date2" 但不可載入及修改"condition"
上傳時間： 2016-11-18
上傳用戶：waizhang
《Java手機程式設計入門》／王森 書號：29014 頁數：約 492 頁 ISBN：957-200-527-8 出版日期：2001年08月25日 出版廠商：知城數位科技股份有限公司 訂價：380 第一章 Java 2 Micro Edition概論陣 第二章 Java程式設計簡介陣 第三章 撰寫您的第一個手機程式陣 第四章 在實體機器上執行MIDlet陣 第五章 J2ME Wireless Toolkit陣 第六章 Motorola A6288手機程式開發陣 第七章 JBuilder MobileSet陣 第八章 MIDP for Palm 第九章 MIDlet的事件處理陣 第十章 MIDP圖形使用者介面程式設計陣 第十一章 MIDP圖形處理陣 第十二章 MIDP資料庫程式設計陣 第十三章 MIDP網路程式設計陣 附錄A MID其他參考資源總整理陣 附錄B Motorola J2ME SDK
上傳時間： 2016-12-01
上傳用戶：coeus
look1為電子看板的第二個芯片，使用自制的握手信號與look通訊，可以進行數據傳送，以及控制16個數碼管顯示，此案例已成功用於生產現志，所用的元件很少，功能較大呢
上傳時間： 2017-01-02
上傳用戶：han_zh
一些常用的74系列芯片好壞的檢測程序，用數顯管顯示
上傳時間： 2013-11-26
上傳用戶：王小奇
AVR ATmega48 SPI最簡單測試碼！ 透過spi_data[x]陣列寫入想要傳送的資料， 而x則是控制傳送第x筆數，而接腳輸出則在PortB的預設接腳內，只要修改spi_data就可以透過示波器看到SPI的信號了！
上傳時間： 2014-06-09
上傳用戶：jcljkh
文字型：已經有內建文字圖形（通常只有英文字母大小寫、阿拉伯數字、標點符號），只要輸入對應的字形碼（ASCII code），LCD便會將該字的圖形顯示於LCD，可參考課本第三篇第三章。 繪圖型：只能用繪圖的方式將資料顯示於LCD，所以必須先將要顯示文字的圖形依LCD所需的格式事先存起來，如一個16 15的中文字便需儲存30byte的資料，將此30byte的資料依序填入LCD即可顯示對應文字圖形，可參考課本第四篇第二章。
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：王者A
L3_1.m: 純量量化器的設計(程式) L3_2.m: 量化造成的假輪廓(程式) L3_3.m: 向量量化器之碼簿的產生(程式) L3_4.m: 利用LBG訓練三個不同大小與維度的碼簿並分別進行VQ(程式) gau.m: ML量化器設計中分母的計算式(函式) gau1.m: ML量化器設計中分子的計算式(函式) LBG.m: LBG訓練法(函式) quantize.m:高斯機率密度函數的非均勻量化(函式) VQ.m: 向量量化(函式) L3_2.bmp: 影像檔 lena.mat: Matlab的矩陣變數檔
上傳時間： 2013-12-26
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