本實(shí)訓(xùn)是有關(guān)線性表的順序存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用，在本實(shí)訓(xùn)的實(shí)例程序中，通過C語(yǔ)言中提供的數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)兩個(gè)已知的線性表，然后利用數(shù)組元素的下標(biāo)來(lái)對(duì)線性表進(jìn)行比較。通過對(duì)本實(shí)訓(xùn)的學(xué)習(xí)，可以理解線性表在順序存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)下的操作方法。 在實(shí)訓(xùn)中，我們?cè)O(shè)A=（a1,a2,…,an）和B=（b1,B2,…,bm）是兩個(gè)線性表，其數(shù)據(jù)元素的類型是整型。若n=m,且ai=bi,則稱A=B 若ai=bi，而aj<bj,則稱A<B；除此以外，均稱A>B。設(shè)計(jì)一比較大小的程序。
上傳時(shí)間： 2014-01-14
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（1）Msls分三步對(duì)系統(tǒng)和噪聲模型進(jìn)行辨識(shí)，采用脈沖序列作為輔助系統(tǒng)模型，用 計(jì)算輸出數(shù)據(jù) ；用原輸出數(shù)據(jù) 計(jì)算 ，用遞推最小二乘方法分別對(duì)系統(tǒng)參數(shù)和模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。 （2）M.dat,wnoise1.dat分別為M和白噪聲序列。Wnoise1.dat的長(zhǎng)度為700，wnoise2.dat的長(zhǎng)度為1000。Msls6.c為N=600的程序，Msls8.c為N=800的程序。 （3）程序運(yùn)行后，生成的兩個(gè)h文件為產(chǎn)生的脈沖響應(yīng)函數(shù)。Msls6.dat為msls6.c的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，msls8.dat為msls8.c的參數(shù)辨識(shí)結(jié)果。分別如下所示： a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 B2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 B2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 （4）由數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出，采用msls辨識(shí)方法估計(jì)精度要比els法的估計(jì)精度差一些。尤其是噪聲參數(shù)c2的估計(jì)誤差不在1％以內(nèi)。這是由于msls法計(jì)算上較為簡(jiǎn)便，計(jì)算上的簡(jiǎn)化就帶來(lái)了估計(jì)精度上的誤差。由N=600和N=800相比較，可以看出當(dāng)N增大時(shí)，誤差有所減小。理論上當(dāng)N趨于無(wú)窮時(shí)， 。
上傳時(shí)間： 2016-10-19
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兩臺(tái)處理機(jī)A 和B處理n個(gè)作業(yè)。設(shè)第i個(gè)作業(yè)交給機(jī)器 A 處理時(shí)需要時(shí)間ai，若由機(jī)器B 來(lái)處理，則需要時(shí)間bi。由于各作 業(yè)的特點(diǎn)和機(jī)器的性能關(guān)系，很可能對(duì)于某些i，有ai >=bi，而對(duì)于 某些j，j!=i，有aj<bj。既不能將一個(gè)作業(yè)分開由兩臺(tái)機(jī)器處理，也沒 有一臺(tái)機(jī)器能同時(shí)處理2 個(gè)作業(yè)。設(shè)計(jì)一個(gè)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，使得這兩 臺(tái)機(jī)器處理完成這n 個(gè)作業(yè)的時(shí)間最短（從任何一臺(tái)機(jī)器開工到最后 一臺(tái)機(jī)器停工的總時(shí)間）。研究一個(gè)實(shí)例：（a1,a2,a3,a4,a5,a6）= （2,5,7,10,5,2）；（b1,B2,b3,b4,b5,b6）=（3,8,4,11,3,4）
上傳時(shí)間： 2014-01-14
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Instead of finding the longest common subsequence, let us try to determine the length of the LCS. Then tracking back to find the LCS. Consider a1a2…am and b1B2…bn. Case 1: am=bn. The LCS must contain am, we have to find the LCS of a1a2…am-1 and b1B2…bn-1. Case 2: am≠bn. Wehave to find the LCS of a1a2…am-1 and b1B2…bn, and a1a2…am and b b b b1B2…bn-1 Let A = a1 a2 … am and B = b1 B2 … bn Let Li j denote the length of the longest i,g g common subsequence of a1 a2 … ai and b1 B2 … bj. Li,j = Li-1,j-1 + 1 if ai=bj max{ L L } a≠b i-1,j, i,j-1 if ai≠j L0,0 = L0,j = Li,0 = 0 for 1≤i≤m, 1≤j≤n.
標(biāo)簽： the subsequence determine Instead
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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最長(zhǎng)公共子序列 問題ACM題目 如果序列 { s1, s2, ……, sk } 是序列 { a1, a2, ……, an } 的子序列，又是序列 { b1, B2, ……, bm } 的子序列，則稱序列 s 為序列 a 和 序列 b 的公共子序列。在 a 和 b 的所有公共子序列中，長(zhǎng)度最長(zhǎng)者稱為最長(zhǎng)公共子序列。 本題對(duì)于給定的兩個(gè)整數(shù)序列，請(qǐng)求其最長(zhǎng)公共子序列的長(zhǎng)度
上傳時(shí)間： 2017-07-14
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Two scripts are included here. 1. convsys.m - combines the state space representation of two systems connected in series. [Ao,Bo,Co,Do]=convsys(A1,B1,C1,D1,A2,B2,C2,D2) This algorithm gives the convolution of two state space representations | A1 B1 | | A2 B2 | u ==> | | ==> | | ==> y | C1 D1 | | C2 D2 | The algorithm also accepts state space objects as inputs and gives out a state space object as output. 2. sysfeedbk.m [Ao,Bo,Co,Do]=convsys(A1,B1,C1,D1,A2,B2,C2,D2) Gives the closed loop state space representation for two systems connected with negative feedback in the following manner. | A1 B1 | u ==> | | ==> y + o | C1 D1 | | - | | | | A2 B2 | | |= | |= | | C2 D2 | The zip file also contains checkcompatibility.m , which checks the compatibility of matrix dimensions in the system and cleanss.m which can be used to clean a state space representation.
標(biāo)簽： representation included combines scripts
上傳時(shí)間： 2017-07-25
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Qt學(xué)習(xí)資料，界面設(shè)計(jì)必備。一個(gè)跨平臺(tái)的C++應(yīng)用程序開發(fā)框架。廣泛用于開發(fā)GUI程序，這種情況下又被稱為部件工具箱。也可用于開發(fā)非GUI程序，比如控制臺(tái)工具和服務(wù)器。Qt使用于OPIE、Skype、VLC media player、Adobe Photoshop Elements、VirtualBox與Mathematica以及被Autodesk 、歐洲空間局、夢(mèng)工廠、Google、HP、KDE、盧卡斯影業(yè)、西門子公司、富豪集團(tuán), 華特迪士尼動(dòng)畫制作公司、三星集團(tuán)、飛利浦、Panasonic 所使用。
標(biāo)簽： Qt
上傳時(shí)間： 2015-12-06
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《Qt及Qt Quick開發(fā)實(shí)戰(zhàn)精解》代碼。Qt（官方發(fā)音同cute 發(fā)音為/kju:t/，雖然也俗稱為Q.T.發(fā)音為/kju:ti?/"）是一個(gè)跨平臺(tái)的C++應(yīng)用程序開發(fā)框架。廣泛用于開發(fā)GUI程序，這種情況下又被稱為部件工具箱。也可用于開發(fā)非GUI程序，比如控制臺(tái)工具和服務(wù)器。Qt使用于OPIE、Skype、VLC media player、Adobe Photoshop Elements、VirtualBox與Mathematica以及被Autodesk 、歐洲空間局、夢(mèng)工廠、Google、HP、KDE、盧卡斯影業(yè)、西門子公司、富豪集團(tuán), 華特迪士尼動(dòng)畫制作公司、三星集團(tuán)、飛利浦、Panasonic 所使用。
標(biāo)簽： 《Qt及Qt Quick開發(fā)實(shí)戰(zhàn)精解》代碼
上傳時(shí)間： 2015-12-06
上傳用戶：filling87
基于51單片機(jī)+12864(st7920)的貪吃蛇游戲
標(biāo)簽： 單片機(jī)
上傳時(shí)間： 2015-12-10
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《MATLAB智能算法30個(gè)案例分析》是作者多年從事算法研究的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。書中所有案例均因國(guó)內(nèi)各大MATLAB技術(shù)論壇網(wǎng)友的切身需求而精心設(shè)計(jì)，其中不少案例所涉及的內(nèi)容和求解方法在國(guó)內(nèi)現(xiàn)已出版的MATLAB書籍中鮮有介紹。《MATLAB智能算法30個(gè)案例分析》采用案例形式，以智能算法為主線，講解了遺傳算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、魚群算法、蟻群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等最常用的智能算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)。《MATLAB智能算法30個(gè)案例分析》共給出30個(gè)案例，每個(gè)案例都是一個(gè)使用智能算法解決問題的具體實(shí)例，所有案例均由理論講解、案例背景、MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)和擴(kuò)展閱讀四個(gè)部分組成，并配有完整的原創(chuàng)程序，使讀者在掌握算法的同時(shí)更能快速提高使用算法求解實(shí)際問題的能力。《MATLAB智能算法30個(gè)案例分析》可作為本科畢業(yè)設(shè)計(jì)、研究生項(xiàng)目設(shè)計(jì)、博士低年級(jí)課題設(shè)計(jì)參考書籍，同時(shí)對(duì)廣大科研人員也有很高的參考價(jià)值。
上傳時(shí)間： 2017-05-31
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