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DP標(biāo)準(zhǔn)

DSP中輸入信號的生成過程。 conio.cpp實現X(n)信號

DSP中輸入信號的生成過程。 conio.cpp實現X(n)信號，其中有兩個頻率分量的正弦信號（正弦計算由sinwn.cpp實現），頻率可變，這里取140Hz和70Hz。考慮了高斯白噪聲，由gauss.cpp實現。最后該信號共產生2000個點，最后的信號點存儲于 “x.txt”文本中。

標簽： conio DSP cpp 輸入信號

上傳時間： 2014-09-03

上傳用戶：tianyi223
數據挖掘/機器學習Apriori的深度優先算法。編譯方法：g++ -Wall -O3 -o fim_all dffast.

數據挖掘/機器學習Apriori的深度優先算法。編譯方法：g++ -Wall -O3 -o fim_all dffast.

標簽： Apriori fim_all dffast Wall

上傳時間： 2015-03-25

上傳用戶：youmo81
基于ARMs3c44b0的鍵盤輸入輸出i/o的在 led上顯示出來的程序

基于ARMs3c44b0的鍵盤輸入輸出i/o的在 led上顯示出來的程序

標簽： ARMs3 ARMs 44b c44

上傳時間： 2015-03-26

上傳用戶：luke5347
此程序完成N皇后問題。大家可以互相討論學習。

此程序完成N皇后問題。大家可以互相討論學習。

標簽： 程序家

上傳時間： 2014-01-23

上傳用戶：jiahao131
鏈式結構堆棧類的類模板實現及用堆棧類求解N皇后問題

鏈式結構堆棧類的類模板實現及用堆棧類求解N皇后問題

標簽： 堆棧鏈式模板

上傳時間： 2015-03-27

上傳用戶：cuiyashuo
模糊神經網絡采用matlab編程 o install NEFCON follow these steps: 1. Unpack the tar file NEFCON.TAR into your MA

模糊神經網絡采用matlab編程 o install NEFCON follow these steps: 1. Unpack the tar file NEFCON.TAR into your MATLAB working directory: tar xf NEFCON.TAR 2. Start MATLAB 3. Change to the installation directory. 4. Change to the NEFCON directory. 5. Start the STARTUP M-file to initialize NEFCON.

標簽： NEFCON install matlab follow

上傳時間： 2014-01-10

上傳用戶：qiao8960
/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動影響的數據 * 權值移動平均算法 * 本期預測值=（前期值*權數）求和/n * *

/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動影響的數據 * 權值移動平均算法 * 本期預測值=（前期值*權數）求和/n * * 默認權值為{1,1,1},取最近3次的平均 * 注意權值和必須=權值集合.length */

標簽： jakcy_wu wujichun author 算法

上傳時間： 2014-01-26

上傳用戶：weiwolkt
高斯消元法解n階線性方程組這里是數學方法中常用的計算程序

高斯消元法解n階線性方程組這里是數學方法中常用的計算程序

標簽： 高斯線性方程程序

上傳時間： 2014-01-12

上傳用戶：
2.1將n個人圍成一圈

2.1將n個人圍成一圈，m為未進入游戲前的先行碼，用來淘汰第一個出局的人，然后依次給出淘汰者的密碼，根據輸入的密碼來確定下一個淘汰是哪一個，并依次輸出被淘汰的人對應的號碼。 2.2用單向循環鏈表實現操作。

標簽： 2.1

上傳時間： 2013-12-25

上傳用戶：xuanchangri
1024位的大整數進行相乘（N方）取模

1024位的大整數進行相乘（N方）取模，是RSA密鑰算法的一部分。其中，我對十進制，二進制的高效轉換部分非常滿意

標簽： 1024 整數取模

上傳時間： 2014-07-02

上傳用戶：aix008

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基于ARMs3c44b0的鍵盤輸入輸出i/o的在 led上顯示出來的程序

此程序完成N皇后問題。大家可以互相討論學習。

鏈式結構堆棧類的類模板實現及用堆棧類求解N皇后問題

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/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動影響的數據 * 權值移動平均算法 * 本期預測值=（前期值權數）求和/n *

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1024位的大整數進行相乘（N方）取模