設(shè) 計(jì)未知表格行數(shù) -未知表格列數(shù) -系數(shù)矩陣 -常數(shù)數(shù)組 -表格間距 -邊界點(diǎn) 值 -邊界點(diǎn) 值 -邊界點(diǎn) 值 -未知點(diǎn)處 值數(shù)組 所有點(diǎn)處 X方向正應(yīng)一個(gè)解決一般彈性力學(xué)應(yīng)力問題的程序
標(biāo)簽： 表格 數(shù)組 系數(shù) 矩陣
上傳時(shí)間： 2015-08-15
上傳用戶：yan2267246
計(jì)算廣義分形維數(shù)的matlab源程序。希望對大家有用！ 函數(shù)形式：function [dq,rq]=fdim(q,x,trace) 不同q值下得到不同定義的分形維，如：q=0 is Hausdorf, q=1 is Information, q=2 is Correlation, etc.具體說明見程序。
標(biāo)簽： function matlab trace fdim
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：sk5201314
電動平臺, 控制X,Y,Z軸移動,能計(jì)數(shù)
上傳時(shí)間： 2013-12-10
上傳用戶：whenfly
一、 利用MATLAB產(chǎn)生下列連續(xù)信號并作圖 （1） x(t)=-2u(t-1),-1<t<5 x(t)=cos(100t)+cos(3000t),設(shè)-0.1<t<0.1
上傳時(shí)間： 2013-11-30
上傳用戶：wlcaption
數(shù)字信號處理的應(yīng)用之一是從含有加性噪聲的信號中去除噪聲。現(xiàn)有被噪聲污染的信號x[k]=s[k]+d[k],式中： 為原始信號d[k]為均勻分布的白噪聲。 （1）分別產(chǎn)生50點(diǎn)的序列s[k]和白噪聲序列d[k],將二者疊加生成x[k],并在同一張圖上繪出x0[k],d[k]和x[k]的序列波形。 （2）均值濾波可以有效去除疊加在低頻信號上的噪聲。已知3點(diǎn)滑動平均數(shù)字濾波器的單位脈沖響應(yīng)為h[k]=[1,1,1 k=0,1,2],計(jì)算y[k]=x[k]*h[k],在同一張圖上繪出前50點(diǎn)y[k],s[k]和x[k]的波形，比較序列y[k]和s[k]。
標(biāo)簽： 信號 白噪聲 數(shù)字信號處理 分布
上傳時(shí)間： 2015-08-19
上傳用戶：Andy123456
計(jì)算多項(xiàng)式非線性方程f(x)=0的求根問題,本人數(shù)值分析課程設(shè)計(jì)做的一個(gè)程序,供大家參考,希望給予指正.
標(biāo)簽： 計(jì)算 多項(xiàng)式 方程 數(shù)值分析
上傳時(shí)間： 2015-08-20
上傳用戶：xhz1993
逆波蘭式計(jì)算數(shù)值 可以進(jìn)行加減乘除以及括號運(yùn)算 輸入數(shù)字或未知數(shù)x都可以 程序有帶改進(jìn)
標(biāo)簽： 計(jì)算 數(shù)值 減 數(shù)字
上傳時(shí)間： 2014-12-22
上傳用戶：康郎
matlab例程MATLAB 6.x版的內(nèi)建數(shù)據(jù)類型（Built-in data type）就有5種以上，此外還有許多其他專門設(shè)計(jì)的類（Class），如符號類、內(nèi)聯(lián)函數(shù)類、控制工具包中的線性時(shí)不變模型類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類等。就程序設(shè)計(jì)而言，MATLAB 6.x版采用了面向?qū)ο缶幊碳夹g(shù)。數(shù)據(jù)和編程的改變使用戶能更簡捷而自然地解決復(fù)雜的計(jì)算問題（如符號計(jì)算問題、多變量控制系統(tǒng)問題、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問題）。本章內(nèi)容根據(jù)MATLAB6.5編寫，但絕大部分內(nèi)容適用于其他MATLAB6.x版本。
標(biāo)簽： Built-in matlab MATLAB data
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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一個(gè)基于網(wǎng)格和最近鄰居的聚類算法 Similarity(x, y) = size ( SKNN(x) SKNN(y) )，while Link(x, y)=1
標(biāo)簽： SKNN Similarity size 網(wǎng)格
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：zhangliming420
X-tree的C++源碼，對應(yīng)文章S. Berchtold, D. A. Keim, H.-P. Kriegel: The X-tree : An Index Structure for High-Dimensional Data.
上傳時(shí)間： 2015-08-22
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