M AT L A B是一個可視化的計算程序，被廣泛地使用于從個人計算機到超級計算機范圍內 的各種計算機上。 M AT L A B包括命令控制、可編程，有上百個預先定義好的命令和函數。這些函數能通過 用戶自定義函數進一步擴展。 M AT L A B有許多強有力的命令。例如， M AT L A B能夠用一個單一的命令求解線性系統， 能完成大量的高級矩陣處理。 M AT L A B有強有力的二維、三維圖形工具。 M AT L A B能與其他程序一起使用。例如， M AT L A B的圖形功能，可以在一個 F O RT R A N 程序中完成可視化計
上傳時間： 2013-04-24
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可用來破解分析西門子200 PLC與模塊的通訊協議，基于ALTERA CPLD EPM240的設計.\r\n\r\n需要配合分析板配套使用。
上傳時間： 2013-08-09
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附錄 光盤說明\r\n本書附贈的光盤包括各章節實例的設計工程與源碼，所有工程在下列軟件環境下運行通過：\r\n? Windows XP SP2\r\n? MATLAB\r\n? Altera Quartus II \r\n? synplify8.4\r\n? modelsim_ae6.1\r\n\r\n光盤目錄與實例名稱的對應關系如下：\r\n\r\n cht02文件夾中存放的是書中第2章中的例子，讀者可以將一些簡單例子的代碼 \r\n拷貝到MATLAB命令窗口進行運行，也可以把
上傳時間： 2013-08-11
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離散傅里葉變換,(DFT)Direct Fouriet Transformer(PPT課件) 一、序列分類對一個序列長度未加以任何限制，則一個序列可分為： 無限長序列：n=-∞~∞或n=0~∞或n=-∞~ 0 有限長序列：0≤n≤N-1有限長序列在數字信號處理是很重要的一種序列。由于計算機容量的限制，只能對過程進行逐段分析。二、DFT引入由于有限長序列，引入DFT(離散付里葉變換)。DFT它是反映了“有限長”這一特點的一種有用工具。DFT變換除了作為有限長序列的一種付里葉表示，在理論上重要之外，而且由于存在著計算機DFT的有效快速算法--FFT,因而使離散付里葉變換(DFT)得以實現，它使DFT在各種數字信號處理的算法中起著核心的作用。三、本章主要討論 離散付里葉變換的推導離散付里葉變換的有關性質離散付里葉變換逼近連續時間信號的問題第二節 付里葉變換的幾種形式傅 里 葉 變 換 ： 建 立 以 時 間 t 為 自 變 量 的 “ 信 號 ” 與 以 頻 率 f為 自 變 量 的 “ 頻 率 函 數 ”(頻譜) 之 間 的 某 種 變 換 關 系 . 所 以 “ 時 間 ” 或 “ 頻 率 ” 取 連 續 還 是 離 散 值 , 就 形 成 各 種 不 同 形 式 的 傅 里 葉 變 換 對 。, 在 深 入 討 論 離 散 傅 里 葉 變 換 D F T 之 前 , 先 概 述 四種 不 同 形式 的 傅 里 葉 變 換 對 . 一、四種不同傅里葉變換對傅 里 葉 級 數(FS)：連 續 時 間 , 離 散 頻 率 的 傅 里 葉 變 換 。連 續 傅 里 葉 變 換(FT)：連 續 時 間 , 連 續 頻 率 的 傅 里 葉 變 換 。序 列 的 傅 里 葉 變 換(DTFT):離 散 時 間 , 連 續 頻 率 的 傅 里 葉 變 換.離 散 傅 里 葉 變 換(DFT):離 散 時 間 , 離 散 頻 率 的 傅 里 葉 變 換1.傅 里 葉 級 數(FS)周期連續時間信號 非周期離散頻譜密度函數。 周期為Tp的周期性連續時間函數 x(t) 可展成傅里葉級數X(jkΩ0) ,是離散非周期性頻譜 , 表 示為:例子通過以下 變 換 對 可 以 看 出 時 域 的 連 續 函 數 造 成 頻 域 是 非 周 期 的 頻 譜 函 數 , 而 頻 域 的 離 散 頻 譜 就 與 時 域 的 周 期 時 間 函 數 對 應 . (頻域采樣，時域周期延 拓)2.連 續 傅 里 葉 變 換(FT)非周期連續時間信號通過連續付里葉變換(FT)得到非周期連續頻譜密度函數。
上傳時間： 2013-11-19
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在0 / 1背包問題中，需對容量為c 的背包進行裝載。從n 個物品中選取裝入背包的物品，每件物品i 的重量為wi ，價值為pi 。對于可行的背包裝載，背包中物品的總重量不能超過背包的容量，最佳裝載是指所裝入的物品價值最高，即p1*x1+p2*x1+...+pi*xi(其1<=i<=n，x取0或1，取1表示選取物品i) 取得最大值。
標簽： 背包問題
上傳時間： 2014-06-03
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stats 用于檢驗回歸模型的統計量，有三個數值：相關系數r2、F值、與F對應的概率p.相關系數r2越接近1，說明回歸方程越顯著；F > F1-α（k，n-k-1）時拒絕H0，F越大，說明回歸方程越顯著；與F對應的概率p 時拒絕H0，回歸模型成立.
上傳時間： 2014-01-18
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程序設計思路 在動態規劃中，可將一個問題的解決方案視為一系列決策的結果，要考察每個最優決策序列中是否包含一個最優子序列。所以在最短路徑問題中，假如在的第一次決策時到達了某個節點v，那么不管v 是怎樣確定的，此后選擇從v 到d 的路徑時，都必須采用最優策略。利用最優序列由最優子序列構成的結論，可得到f 的遞歸式。f ( 1 ,c) 是初始時背包問題的最優解。可使用（1）中所示公式通過遞歸或迭代來求解f ( 1 ,c)。從f (n, * )開始迭式， f (n, * )由第一個式子得出，然后由第二式遞歸計算f (i,*) ( i=n- 1，n- 2，⋯ ， 2 )，最后得出f ( 1 ,c)。動態規劃方法采用最優原則（ principle of optimality）來建立用于計算最優解的遞歸式。所謂最優原則即不管前面的策略如何，此后的決策必須是基于當前狀態（由上一次決策產生）的最優決策。由于對于有些問題的某些遞歸式來說并不一定能保證最優原則，因此在求解問題時有必要對它進行驗證。若不能保持最優原則，則不可應用動態規劃方法。
上傳時間： 2016-12-03
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用于無約束優化的鮑威爾優化方法， 程序中參數解釋如下：//P:存放設計變量 //XI：存放兩個線性無關的向量 //N：含有N各元素的一維實型數組，用于存儲設計變量 //NP:整形變量，用于存儲P與xi的維數 //FTOL：迭代精度 //FRET：輸出參數，存放目標函數在找到的近似極小值點處的值 //ITER:迭代次數
標簽：
上傳時間： 2016-12-06
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Input : A set S of planar points Output : A convex hull for S Step 1: If S contains no more than five points, use exhaustive searching to find the convex hull and return. Step 2: Find a median line perpendicular to the X-axis which divides S into SL and SR SL lies to the left of SR . Step 3: Recursively construct convex hulls for SL and SR. Denote these convex hulls by Hull(SL) and Hull(SR) respectively. Step 4: Apply the merging procedure to merge Hull(SL) and Hull(SR) together to form a convex hull. Time complexity: T(n) = 2T(n/2) + O(n) = O(n log n)
標簽： contains Output convex planar
上傳時間： 2017-02-19
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為了增加公司收入，F 公司新開設了物流業務。由于 F 公司在業界的良好口碑，物流業務一開通即受到了消費者的歡迎，物流業務馬上遍及了城市的每條街道。然而，F 公司現在只安排了小明一個人負責所有街道的服務。 任務雖然繁重，但是小明有足夠的信心，他拿到了城市的地圖，準備研究最好的方案。城市中有 n 個交叉路口，m 條街道連接在這些交叉路口之間，每條街道的首尾都正好連接著一個交叉路口。除開街道的首尾端點，街道不會在其他位置與其他街道相交。每個交叉路口都至少連接著一條街道，有的交叉路口可能只連接著一條或兩條街道。 小明希望設計一個方案，從編號為1的交叉路口出發，每次必須沿街道去往街道另一端的路口，再從 新的路口出發去往下一個路口，直到所有的街道都經過了正好一次。 輸入數據格式： 輸入的第一行包含兩個整數n, m(1≤n≤10, n-1≤m≤20)，表示交叉路口的數量和街道的數量，交叉 路口從1到n標號。 接下來m行，每行兩個整數a, b，表示和標號為a的交叉路口和標號為b的交叉路口之間有一條街道， 街道是雙向的，小明可以從任意一端走向另一端。兩個路口之間最多有一條街道。 輸出輸出格式： 如果小明可以經過每條街道正好一次，則輸出一行包含m+1個整數p1, p2, p3, ..., pm+1，表示小明經過的路口的順序，相鄰兩個整數之間用一個空格分隔。如果有多種方案滿足條件，則輸出字典序最小的一種方案，即首先保證p1最小，p1最小的前提下再保證p2最小，依此類推。 如果不存在方案使得小明經過每條街道正好一次，則輸出一個整數-1。
標簽： 代碼
上傳時間： 2019-07-04
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