內容：介紹ACE技術論文集 本論文描述ACE的結構和功能，并使用來自像電信、企業級醫學成像和WWW服務這樣的領域的例子闡釋核心的ACE特性。ACE可以自由使用，并正在被用于許多商業項目（比如愛立信、Bellcore、西門子、摩托羅拉、柯達，和McDonnell Douglas），以及許多學院和工業研究項目。ACE已被移植到多種OS（操作系統）平臺上，包括Win32和大多數的UNIX/POSIX實現。此外，同時有C++和Java版本的ACE可用。
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：wanghui2438
源代碼\用動態規劃算法計算序列關系個數 用關系"<"和"="將3個數a，b，c依次序排列時，有13種不同的序列關系： a=b=c,a=b<c,a<b=v,a<b<c,a<c<b a=c<b,b<a=c,b<a<c,b<c<a,b=c<a c<a=b,c<a<b,c<b<a 若要將n個數依序列，設計一個動態規劃算法，計算出有多少種不同的序列關系， 要求算法只占用O(n),只耗時O(n*n).
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：siguazgb
c語言版的多項式曲線擬合。 用最小二乘法進行曲線擬合. 用p－1 次多項式進行擬合，p<= 10 x,y 的第0個域x[0],y[0],沒有用，有效數據從x[1],y[1] 開始 nNodeNum,有效數據節點的個數。 b,為輸出的多項式系數，b[i] 為b[i-1]次項。b[0],沒有用。 b,有10個元素ok。
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：變形金剛
crc任意位生成多項式 任意位運算 自適應算法 循環冗余校驗碼(CRC，Cyclic Redundancy Code)是采用多項式的 編碼方式，這種方法把要發送的數據看成是一個多項式的系數 ，數據為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1)，則其對應的多項式為： bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b１X+b０ 例如：數據“10010101”可以寫為多項式 X７+X４+X２+1。 循環冗余校驗CRC 循環冗余校驗方法的原理如下： (1) 設要發送的數據對應的多項式為P(x)。 (2) 發送方和接收方約定一個生成多項式G(x)，設該生成多項式 的最高次冪為r。 (3) 在數據塊的末尾添加r個0，則其相對應的多項式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x)，獲得商Q(x)和余式R(x)，則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x)，采用模2運算，T(x)所對應的數據是在原數 據塊的末尾加上余式所對應的數據得到的。 (6) 發送T(x)所對應的數據。 (7) 設接收端接收到的數據對應的多項式為T’(x)，將T’(x)除以G(x) ，若余式為0，則認為沒有錯誤，否則認為有錯。
上傳時間： 2014-11-28
上傳用戶：宋桃子
此為新型迭代圖象重建算法的理論研究與實現，此論文分別采用模擬數據和兩套實際數據進行計算機斷層成像重建
上傳時間： 2015-08-15
上傳用戶：181992417
ISAR的短時傅立葉變換程序，用于ISAR成像時的頻率估計
上傳時間： 2015-08-30
上傳用戶：zgu489
高分辨率要求系統具有大的帶寬，瞬時帶寬的增加必將提高系統對硬件的要求，本文采用方便靈活的步進頻率波形信號。脈間頻率步進波形通過子脈沖載頻的步進變化來獲得大的有效帶寬，使成像具有高分辨率，采用加窗和補零方法提高信噪比，但該信號對目標徑向速度非常敏感。采用補零方法提高距離取樣分辨率，使距離像細化，并用公式說明了補零只能提高距離取樣分辨率，并不能改變頻率步進信號的距離分辨能力。該信號波形對目標徑向速度的敏感，使目標能量分散到鄰近的距離單元造成距離分辨率下降，如果不事先進行速度補償，直接對回波信號進行逆傅立葉變換，將使所成一維距離像發生頻譜展寬，并伴有距離像發生平移。本文證明了當目標有徑向速度時仍采用對回波信號直接進行逆傅立葉變換的方法將使一維距離像發生頻譜展寬并伴有距離像發生頻移，從而嚴重影響了一維距離像的質量。
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：gmh1314
crc任意位生成多項式 任意位運算 自適應算法 循環冗余校驗碼(CRC，Cyclic Redundancy Code)是采用多項式的 編碼方式，這種方法把要發送的數據看成是一個多項式的系數 ，數據為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1)，則其對應的多項式為： bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b１X+b０ 例如：數據“10010101”可以寫為多項式 X７+X４+X２+1。 循環冗余校驗CRC 循環冗余校驗方法的原理如下： (1) 設要發送的數據對應的多項式為P(x)。 (2) 發送方和接收方約定一個生成多項式G(x)，設該生成多項式 的最高次冪為r。 (3) 在數據塊的末尾添加r個0，則其相對應的多項式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x)，獲得商Q(x)和余式R(x)，則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x)，采用模2運算，T(x)所對應的數據是在原數 據塊的末尾加上余式所對應的數據得到的。 (6) 發送T(x)所對應的數據。 (7) 設接收端接收到的數據對應的多項式為T’(x)，將T’(x)除以G(x) ，若余式為0，則認為沒有錯誤，否則認為有錯
上傳時間： 2014-01-16
上傳用戶：hphh
目前，有許多勘探目標無法使用常規地震成像方法進行識別，而利用疊前深度成像技術，作業公司可以對包括最復雜構造在內的地質特征進行清晰成像。這種準確的結果可以降低風險并幫助確定儲量
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上傳時間： 2015-11-16
上傳用戶：dragonhaixm
人臉識別技術的幾個主要研究方向,計算機人臉識別是指基于已知的人臉樣本庫,利用計算機分析圖像和模式識別技術從靜態或動態場景中,識別或驗證一個或多個人臉。通常識別處理后可得到的基本信息包括人臉的位置、尺度和姿態信息。利用特征提取技術還可進一步抽取出更多的生物特征(如:種族、性別、年齡..) 。計算機人臉識別是目前一個非常活躍的研究課題，它可以廣泛應用于保安系統、罪犯識別以及身份證明等重要場合。雖然人類對于人臉的識別能力很強，能夠記住并辨識上千個不同的人臉，可是對于計算機則困難多了，其表現在：人臉表情豐富；人臉隨年齡的增長而變化；發型、胡須、眼鏡等裝飾對人臉造成的影響；人臉所成圖像受光照、成像角度以及成像距離等影響。
上傳時間： 2014-01-09
上傳用戶：CSUSheep
