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點(diǎn)菜系統(tǒng)

  • VTS(VisuaI Test Shelf) V3.4.7的源代碼。VTS是美國國家聯邦實驗室N.I.S.T.所開發的BACnet協議下的報文的測試工具。BACnet(A Data Communica

    VTS(VisuaI Test Shelf) V3.4.7的源代碼。VTS是美國國家聯邦實驗室N.I.S.T.所開發的BACnet協議下的報文的測試工具。BACnet(A Data Communication Protocol for Building Automation and Control Network)是由美國采暖、制冷和空調工程師協會制定的開放樓宇自動控制網絡數據通信協議。

    標簽: BACnet N.I.S.T. VTS Communica

    上傳時間: 2014-10-12

    上傳用戶:壞天使kk

  • %radon transform clear all % N=800 n=1:N fs=200 t=n/fs x1=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*5*t.^2

    %radon transform clear all % N=800 n=1:N fs=200 t=n/fs x1=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*5*t.^2)) x2=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*15*t.^2)) x=x1+x2 %N=length(x) % ambifunb(x ) %*****************************************RAT naf=ambifunb(x) htl(abs(naf)) % [wh,rho,theta]=htl(abs(naf)) colormap([0,0,0]) % xlabel( 極半徑 ) % ylabel( 角度 ) %**************************************%找出峰值點的坐標,計算初始頻率和調頻斜率(正確) %找出峰值點的坐標 b=max(max(wh)) [u,a]=find(wh>=0.8*b)

    標簽: transform radon clear fs

    上傳時間: 2014-10-27

    上傳用戶:Yukiseop

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

    求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2014-01-15

    上傳用戶:hongmo

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

    求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:dreamboy36

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

    求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2016-06-28

    上傳用戶:change0329

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

    求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2014-09-03

    上傳用戶:jjj0202

  • learningMatlab PhÇ n 1 c¬ së Mat lab Ch­ ¬ ng 1:

    learningMatlab PhÇ n 1 c¬ së Mat lab Ch­ ¬ ng 1: Cµ i ® Æ t matlab 1.1.Cµ i ® Æ t ch­ ¬ ng tr×nh: Qui tr×nh cµ i ® Æ t Matlab còng t­ ¬ ng tù nh­ viÖ c cµ i ® Æ t c¸ c ch­ ¬ ng tr×nh phÇ n mÒ m kh¸ c, chØ cÇ n theo c¸ c h­ íng dÉ n vµ bæ xung thª m c¸ c th« ng sè cho phï hî p. 1.1.1 Khë i ® éng windows. 1.1.2 Do ch­ ¬ ng tr×nh ® ­ î c cÊ u h×nh theo Autorun nª n khi g¾ n dÜ a CD vµ o æ ® Ü a th× ch­ ¬ ng tr×nh tù ho¹ t ® éng, cö a sæ

    標簽: learningMatlab 172 199 173

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:lanwei

  • Author: wei liu Summary: simulation of binary and non-binary bch decoder MATLAB Release: R1

    Author: wei liu Summary: simulation of binary and non-binary bch decoder MATLAB Release: R14SP1 Required Products: Communications Toolbox Description: simulation of binary bch decoding algorithm for bch(n, k) with t bits error correction capability.

    標簽: simulation non-binary Summary Release

    上傳時間: 2014-01-10

    上傳用戶:frank1234

  • 26.編寫一個具有如下樣式的類模板tmplt

    26.編寫一個具有如下樣式的類模板tmplt,用于實現所謂的反序輸出問題,其中使用了類型參數T(使所處理的元素類型可變化)以及普通參數n(元素個數也可變化): template <class T, int n> class tmplt { T arr[n] // n個T類型的數據存放于數組arr之中 public: void dataIn() //從鍵盤輸入n個T類型數據放入arr數組中 void reverseOut() //將arr數組中的數據按輸入的相反順序輸出 } 而后編制主函數,將類模板實例化為某個具體的類并說明類對象,之后通過對象調用其負責輸入數據的成員函數,再通過對象調用另一成員函數按反序輸出那些輸入數據。

    標簽: tmplt 編寫 模板

    上傳時間: 2014-01-07

    上傳用戶:xiaoxiang

  • 2013遺傳算法工具箱

    % 生成訓練樣本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2]; T=[54248 162787 168380 314797; 28614 63958 69637 82898; 86002 402710 644415 328084; 230802 445102 362823 335913; 60257 127892 76753 73541; 34615 93532 80762 110049; 56783 172907 164548 144040]; @907 117437 120368 130179]; m=max(max(P)); n=max(max(T)); P=P'/m; T=T'/n; %-------------------------------------------------------------------------% pr(1:9,1)=0; %輸入矢量的取值范圍矩陣 pr(1:9,2)=1; bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm'); %建立BP神經網絡, 12個隱層神經元,4個輸出神經元 %tranferFcn屬性 'logsig' 隱層采用Sigmoid傳輸函數 %tranferFcn屬性 'logsig' 輸出層采用Sigmoid傳輸函數 %trainFcn屬性 'traingdx' 自適應調整學習速率附加動量因子梯度下降反向傳播算法訓練函數 %learn屬性 'learngdm' 附加動量因子的梯度下降學習函數  net.trainParam.epochs=1000;%允許最大訓練步數2000步 net.trainParam.goal=0.001; %訓練目標最小誤差0.001 net.trainParam.show=10; %每間隔100步顯示一次訓練結果 net.trainParam.lr=0.05; %學習速率0.05 bpnet=train(bpnet,P,T); %------------------------------------------------------------------------- p=[110 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2]; p=p'/m; r=sim(bpnet,p); R=r'*n; display(R);

    標簽: 2013 算法 工具箱

    上傳時間: 2016-05-28

    上傳用戶:shanqiu

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