％直接型到并聯(lián)型的轉(zhuǎn)換 ％ ％[C,B,A]=dir2par(b,a) ％C為當(dāng)b的長度大于a時的多項式部分 ％B為包含各bk的K乘2維實(shí)系數(shù)矩陣 ％A為包含各ak的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣 ％b為直接型分子多項式系數(shù) ％a為直接型分母多項式系數(shù) ％
上傳時間： 2014-01-20
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直接型到級聯(lián)型的形式轉(zhuǎn)換 ％ [b0,B,A]=dir2cas(b,a) ％b 為直接型的分子多項式系數(shù) ％a 為直接型的分母多項式系數(shù) ％b0為增益系數(shù) ％B 為包含各bk的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣 ％A 為包含各ak的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣 ％
上傳時間： 2013-12-30
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四選一選擇器,輸入四個,輸出1個.當(dāng)NM=00時選A 當(dāng)NM=01時選B 當(dāng)NM=10時選C 當(dāng)NM=11時選D
上傳時間： 2013-12-25
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四柱漢諾塔問題的求解程序.解題思路:如a,b,c,d四柱. 要把a(bǔ)柱第n個盤移到目標(biāo)柱子(d柱),先把上層 分兩為兩部份,上半部份移到b柱,下半部分移到c柱,再把第n盤移到 目標(biāo)柱子,然后,c柱盤子再移到目標(biāo)柱子,再把b柱盤子移到目標(biāo)柱子. 細(xì)節(jié)地方: 上半部份移到b柱時,它的中間變量柱子是有二選一的.而下半部分 移到c柱時,它的中間變量柱子只有一個(因為一個柱子已被上半部份 占了).b,c也移到目標(biāo)柱子時同理。
上傳時間： 2013-12-22
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一般文獻(xiàn)對A—B效應(yīng)的分析不夠明了，作者就此問題進(jìn)行了探究，力求尋求一種既省時又省力簡單明了的方法，試著用費(fèi)曼的的路徑積分理論定量地分析由矢勢A和標(biāo)∞勢所致的A_B效應(yīng)及超導(dǎo)量子干涉效應(yīng)、介觀體系中的A_B效應(yīng)等這些前沿領(lǐng)域的課題。
上傳時間： 2014-01-27
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高斯亞當(dāng)消去法 GAUSSJ(A[],N,B[])用這個子過程實(shí)現(xiàn)高斯亞當(dāng)消去法
上傳時間： 2015-08-29
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1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
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四種加密解密算法的源代碼/*輾轉(zhuǎn)相除法求a,b的最大公因數(shù)*/
上傳時間： 2015-09-11
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Bing is a point-to-point bandwidth measurement tool (hence the b ), based on ping. Bing determines the real (raw, as opposed to available or average) throughput on a link by measuring ICMP echo requests roundtrip times for different packet sizes for each end of the link
標(biāo)簽： Bing point-to-point measurement determines
上傳時間： 2015-09-15
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用單鏈表實(shí)現(xiàn)對兩個無序 A,B表進(jìn)行合并并使的合并后的表按從小到大排序
上傳時間： 2013-11-30
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