Parzen 窗 和 K近鄰法進行概率密度估計 還帶一個示波器控件.
標簽： Parzen 概率密度 控件 示波器
上傳時間： 2013-12-17
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用TI的TMS320C5402的dsp產生和識別DTMF碼的算法。不用密碼就可以解壓。
標簽： C5402 320C 5402 DTMF
上傳時間： 2015-03-29
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TI 公司的TMS320C6201的原理圖，方便初學著了解該型號的DSP原理！和硬件設計
標簽： C6201 320C 6201 320
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：csgcd001
K均值算法的一個改進算法，簡單實用，但是有點簡單。
標簽： K均值算法 改進算法
上傳用戶：清風冷雨
K均值是一個預先知道類數的算法，需要具備專業知識，不現實。本文提出一個確定類數的方法。
標簽： K均值 算法
上傳時間： 2015-03-30
上傳用戶：GavinNeko
使用TI的DSP2407驅動液晶25F57lcd
標簽： 2407 DSP 25F F57
上傳時間： 2015-03-31
上傳用戶：D&L37
用三種方法實現在數組中選擇第k個最小的元素
標簽： 數組 元素
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TI DSP的最新芯片DM642的規范文檔。從事DSP芯片開發必看之。
標簽： DSP 642 芯片 TI
上傳時間： 2014-07-08
上傳用戶：Shaikh
VC odbc 連接Access 數據庫 的例子,比較簡單
標簽： Access odbc VC
上傳時間： 2014-01-27
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實現聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個數K，將n個對象分到K個類中去，使得類內對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。 缺點：產生類的大小相差不會很大，對于臟數據很敏感。 改進的算法：k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用，這樣的一個medoid就標識了這個類。步驟： 1，任意選取K個對象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循環的： 2，將余下的對象分到各個類中去（根據與medoid最相近的原則）； 3，對于每個類（Oi）中，順序選取一個Or，計算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了，下面就再轉到2。 4，這樣循環直到K個medoids固定下來。 這種算法對于臟數據和異常數據不敏感，但計算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數據量。
標簽： K均值算法 聚類
上傳時間： 2015-04-03
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