#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U，L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
標簽： 道理特分解法
上傳時間： 2018-05-20
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module M_GAUSS !高斯列主元消去法模塊 contains subroutine LINEQ(A,B,X,N) !高斯列主元消去法 implicit real*8(A-Z) integer::I,K,N integer::ID_MAX !主元素標號 real*8::A(N,N),B(N),X(N) real*8::AUP(N,N),BUP(N) !A,B為增廣矩陣 real*8::AB(N,N+1) real*8::VTEMP1(N+1),VTEMP2(N+1) AB(1:N,1:N)=A AB(:,N+1)=B
標簽： fortan Newton 程序 數值分析 方程 非線性
上傳時間： 2018-06-15
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設有n=2k個運動員要進行網球循環賽。現要設計一個滿足以下要求的比賽日程表：⑴每個選手必須與其他n-1個選手各賽一次；⑵每個選手一天只能賽一次；⑶循環賽一共進行n-1天。按此要求可將比賽日程表設計－成有n行和n-l列的一個表。在表中第i行和第j列處填入第i個選手在第j天所遇到的選手。用分治法編寫為該循環賽設計一張比賽日程表的算法并運行實現、對復雜度進行分析。
上傳時間： 2019-06-04
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% Computation of ST-ZCR and STE of a speech signal. % % Functions required: zerocross, sgn, winconv. % % Author: Nabin Sharma % Date: 2009/03/15 [x,Fs] = wavread('so.wav'); % word is: so x = x.'; N = length(x); % signal length n = 0:N-1; ts = n*(1/Fs); % time for signal % define the window wintype = 'rectwin'; winlen = 201; winamp = [0.5,1]*(1/winlen);
標簽： 短時過零率和短時能量
上傳時間： 2019-09-23
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%========================開始提取加噪信號的各類特征值================================ for n=1:1:50; m=n*Ns; x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m; %提取加噪信號'signal_with_noise=y+noise'的前256個元素，抽取50次 y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0); %對調制信號進行快速傅里葉算法（離散） y1=hilbert(y0) ; %調制信號實部的解析式 factor=0; %開始求零中心歸一化瞬時幅度譜密度的最大值gamma_max for i=x+1:m; factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns
上傳時間： 2020-04-07
上傳用戶：如拷貝般復制
%========================開始提取加噪信號的各類特征值================================ for n=1:1:50; m=n*Ns; x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m; %提取加噪信號'signal_with_noise=y+noise'的前256個元素，抽取50次 y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0); %對調制信號進行快速傅里葉算法（離散） y1=hilbert(y0) ; %調制信號實部的解析式 factor=0; %開始求零中心歸一化瞬時幅度譜密度的最大值gamma_max for i=x+1:m; factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns
上傳時間： 2020-04-07
上傳用戶：如拷貝般復制
le flows through MOS channel while Ih flows across PNP transistor Ih= a/(1-a) le, IE-le+lh=1/(1-a)' le Since IGBT has a long base PNP, a is mainly determined by ar si0 2ar= 1/cosh(1/La), La: ambipolar diff length a-0.5 (typical value)p MOSFET channel current (saturation), le=U"Cox"W(2"Lch)"(Vc-Vth)le Thus, saturated collector current Ic, sat=1/(1-a)"le=-1/(1-a)"UCox"W/(2Lch)"(Vo-Vth)2Also, transconductance gm, gm= 1/(1-a)"u' Cox W/Lch*(Vo-Vth)Turn-On1. Inversion layer is formed when Vge>Vth2. Apply positive collector bias, +Vce3. Electrons flow from N+ emitter to N-drift layer providing the base current for the PNP transistor4. Since J1 is forward blased, hole carriers are injected from the collector (acts as an emitter).5. Injected hole carriers exceed the doping level of N-drift region (conductivity modulation). Turn-Off1. Remove gate bias (discharge gate)2. Cut off electron current (base current, le, of pnp transistor)
標簽： igbt
上傳時間： 2022-06-20
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VIP專區-嵌入式/單片機編程源碼精選合集系列（37）資源包含以下內容：1. at91sam64編程實例.2. 一個用asm寫的操作系統原型 很適合大家學習學習.3. 本文詳細介紹了學習FREEBSD的一些命令.4. 一個12路串口+3路Socket口的數據收發程序 嵌入式ucLinux操作系統下調試通過.5. c語言中寫二進制數。引用例子： #define Bin(n) LongToBin(0x##n##l) void main(void) { unsigned char c c =.6. 此程序是利用2051單片機P1.0,P1.1精密比較器功能實現a/d轉換通過P1.0電位器調節.7. 《KEIL C51 Vision2 中文入門教程》翻譯.8. 基于單片機、nrf24e1發射接受程序.9. 一個用于控制LCD panel顯示的驅動程序。控制LCD讀寫和顯示控制。.10. libminigui-1.3.3.tar.gz。 對想學習miniGUI的朋友這是非常好的自學資料！.11. libminigui-1.3.0.tar.gz。 miniGUI的庫函數源代碼！.12. 8255 輸入、輸出實驗的匯編程序清單 方式0.13. 深圳金鵬液晶自帶漢字顯示模塊4*15D的使用例程.14. Keyboard Source code for 68HC705J1A,供胡次使用68HC705J1A.15. 用于小商品消費的SMS消費機程序.16. 是上一個SMS消費機的充值機程序.17. 以上幾個手持機的初始化程序.18. 68K328手持開發說明文檔.19. 這是一個ARM的實驗。主要是使用PWM6輸出一個固定占空比的單邊沿控制PWM信號.20. 這是一個語音電壓表.21. 具有原始語音播放功能.22. 是一個按鍵控制的錄音筆.23. 是一個飛翔的小鳥.24. 用匯編和C編寫的.25. 卷積碼的C源程序.26. 1．在發送端通過一個編碼系統對待傳數據預先編碼.27. lcd液晶顯示器的單片機地層驅動程序以及字符點陣生成器,剛剛做完的項目,希望對大家有用.28. ActiveTcl is ActiveState s quality-assured distribution of Tcl, available for AIX, HP-UX, Linux, Mac.29. 是TCL的另外一個編譯（解釋）器.30. AT88SC102及AT88SC1604 IC卡的讀寫（C51編寫）測試表明程序工作可靠.31. i2c軟件包, 很有用, 也非常簡單.32. 一個德國人用匯編寫的基于15個采樣點的dcc編碼器.33. 一個德國人寫的基于15各采樣點的dcc解碼器.34. 本程序是針對T6963C控制器的LCD接口的驅動程序。.35. key(鍵盤子程序）.36. s_serial(c51用io口模擬串口).37. PS鍵盤與單片機連接.38. 在51移植的ucos2源代碼 UCOS2_KEIL.39. 單片機自發自收CAN通訊 c51_can_self.40. 日立單片機實現IIC的的程序,由C語言寫出,已經調試通過,可以放心使用.
標簽： 工程圖
上傳時間： 2013-06-02
上傳用戶：eeworm
X(t)=Asin(2*pi *f *t+ q)+n(t) 估計其中的參數為A，f， q。n(t)為隨機噪聲，服從正態分布。 其他的具體見附件中的程序
上傳時間： 2013-12-18
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用動態規劃的向后處理法求解背包問題的最優決策序列。即給定一個背包序列的重量和相對應的效益值。做出一個最優決策序列Xi(i=1~n)，使得最終效益和最大。
上傳時間： 2015-06-02
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