步進(jìn)電機(jī)控制 p1.4-p1.7控制a,b,c,d四個(gè)相位開關(guān) 匯編實(shí)現(xiàn)
標(biāo)簽: 1.4 1.7 步進(jìn)電機(jī)控制 控制
上傳時(shí)間: 2017-05-12
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模糊矩陣類 可以根據(jù)不同的模糊算子計(jì)算模糊矩陣的并運(yùn)算C=A∪B,交運(yùn)算 C=A∩B,求余運(yùn)算 C=1-A 等
標(biāo)簽: 模糊 運(yùn)算 矩陣 計(jì)算
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給你A,B兩個(gè)字符串,檢查B串是否是A串的子串,類似于Java的String.indexOf("")。找到匹配失敗時(shí)的最合適的回退位置,而不是簡單的回退到子串的第一個(gè)字符(常規(guī)的枚舉查找方式,是簡單的回退到子串的第一個(gè)字符,KMP算法的性能分析Java實(shí)現(xiàn)實(shí)例)*此僅供大家參考、交流,希望對(duì)大家有所幫助!
標(biāo)簽: 字符串
上傳時(shí)間: 2017-05-20
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歐幾里德算法:輾轉(zhuǎn)求余 原理: gcd(a,b)=gcd(b,a mod b) 當(dāng)b為0時(shí),兩數(shù)的最大公約數(shù)即為a getchar()會(huì)接受前一個(gè)scanf的回車符
標(biāo)簽: gcd getchar scanf mod
上傳時(shí)間: 2014-01-10
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From the partial fraction expansion of H(z) we can find a, b
標(biāo)簽: expansion fraction partial From
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上傳時(shí)間: 2017-06-12
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本程序能產(chǎn)生大部份實(shí)用隨機(jī)數(shù):產(chǎn)生一個(gè)[0,1]區(qū)間內(nèi)均勻分布偽隨機(jī)數(shù)、產(chǎn)生多個(gè)[0,1]區(qū)間內(nèi)均勻分布偽隨機(jī)數(shù)、產(chǎn)生任意[a,b]區(qū)間內(nèi)一個(gè)均勻分布偽隨機(jī)整數(shù)、產(chǎn)生任意[a,b]區(qū)間內(nèi)均勻分布偽隨機(jī)整數(shù)序列、產(chǎn)生一個(gè)任意均值與方差的正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)、產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)序列
標(biāo)簽: 分布 偽隨機(jī) 程序 整數(shù)
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音樂演奏程序設(shè)計(jì) 看看是否可以通過利用通用發(fā)聲程序編寫演奏樂曲的程序。本程序是當(dāng)從鍵盤上輸入歌曲的序號(hào)A,B或C時(shí),計(jì)算機(jī)則演奏所選擇所選的歌曲,當(dāng)從鍵盤上按下X鍵時(shí),跳出。 music1為《瑪麗有只小羔羊》,music2為《太湖船》,music3為《祝福歌》。
標(biāo)簽: 程序 程序設(shè)計(jì) 發(fā)聲程序 編寫
上傳時(shí)間: 2014-01-01
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function g=distance_classify(A,b) 距離判別法程序。 輸入已分類樣本A(元胞數(shù)組),輸入待分類樣本b 輸出待分類樣本b的類別g 注:一般還應(yīng)計(jì)算回代誤差yita 輸入已知分類樣本的總類別數(shù)n 每類作為元胞數(shù)組的一列
標(biāo)簽: distance_classify function 判別 分類
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function [clusters,c,F]=fisher_classify(A,B,data) fisher判別法程序 輸入A、B為已知類別樣本的樣本-變量矩陣,data為待分類樣本 輸出C為判別系數(shù)向量
標(biāo)簽: fisher_classify function clusters fisher
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