<button id="4uuqs"></button> 隨即產生8個a-z和A-Z和0-9的字符串
上傳時間： 2013-12-18
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對輸入的一有理Z變換表達式（輸入分子和分母系數序列），分別畫出： （1）零極點圖 （2）z在單位圓上時z變換所對應的DTFT的幅度譜和相位譜 （3）逆z變換所得序列，在各種不同的收斂域下（包括了右邊序列，左邊序列和雙邊序列的情況）
上傳時間： 2015-06-02
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實驗描述：分布式數據庫的算法partition的具體實現。即通過該算法找到關系數據庫最優分裂點，使得結果最優。 算法思想： 1、 首先根據所輸入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 對CA矩陣中劃分點預先設在n-1處，并將屬性列分成兩個集合，TA和BA，TA中的元為：{ A1 、A2 …… An-1 },BA中的元素為：{ An} 3、 確定集合TQ、BQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 計算出CTQ、CBQ、COQ這些值，其中CTQ= ，CBQ= ，COQ= 5、 通過劃分點的第次移動分別計算出z=CTQ*CBQ-COQ2 6、 對取到的z的最大值處標記，為分割點 7、 對CA進行調整，重復計算得到最終z的最大值點，對CA矩陣進行劃分 8、 對上述算法進行修改，將得到的最大z值的分割點和次大的分割點都記錄下來，得到兩個分割，則將原有的屬性集劃分成三部分。 該算法的目的是找到獨立存取的屬性集合或者分別的應用集。比如說，如果可以找到兩個屬性A1,A2,他們只是被q1讀取，而A3,A4被q2,q3讀取，這樣在分裂的時候可以確定。算法就是找到這些組。另外為了簡單化起見，我命令refj(qi)全部等于1.
上傳時間： 2015-06-04
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實驗描述：分布式數據庫的算法partition的具體實現。即通過該算法找到關系數據庫最優分裂點(2個），使得結果最優。 1、 首先根據所輸入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 對CA矩陣中劃分點預先設在n-1處，并將屬性列分成3個集合，TA和BA和MA， 3、 確定集合TQ、BQ,MQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, MQ={ qj| AQ(qi) MA},OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 計算出CTQ、CBQ、CMQ、COQ這些值，其中CTQ= ，CBQ= ，CMQ= ，COQ= 5、 通過劃分點的第次移動分別計算出z=CTQ*CBQ*CMQ-COQ3 6、 對取到的z的最大值處標記，為分割點 7、 對CA進行調整，重復計算得到最終z的最大值點，對CA矩陣進行劃分 對上述算法進行修改，將得到的最大z值的分割點和次大的分割點都記錄下來，得到兩個分割，則將原有的屬性集劃分成三部分。
上傳時間： 2015-06-04
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能分班系統采用Z線分班方法：即由系統自動抽簽(也可由班主任抽簽)，然后系統根據抽簽結果進行自動分班。假設4個班的抽簽結果為：4、3、2、1，則第一輪按4、3、2、1的順序抽取學生，第二輪按1、2、3、4的順序抽取學生，第三輪按4、3、2、1的順序抽取學生，第四輪按1、2、3、4的順序抽取學生，如止反復，直到全部學生抽完。Z線分班方法如下圖： 分班的首要條件是各班男女比例盡量相同；各班的成績盡量平均；同名學生盡量分開。根據學校情況還可另設5個條件。 智能分班系統具有以下特點： ◆ 切合實際 ◆ 速度快捷 ◆ 功能強大 ◆ 操作簡單
上傳時間： 2013-12-17
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報童問題的計算機仿真 ％tm一輪實驗的預定模擬天數 ％t一輪實驗的仿真天數累積值 ％z訂報量 ％z 最優訂報量 ％g訂報量z之上界 ％s1損失值之累計值 ％s最小損失值值 ％r按概率分布產生隨機售報量樣本
上傳時間： 2013-12-17
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zheshi ge hao dongxi a wo jue de ta yiding shihe da jia de qing kan
標簽： zheshi dongxi yiding shihe
上傳時間： 2013-12-19
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z i p
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上傳時間： 2014-07-12
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電動平臺, 控制X,Y,Z軸移動,能計數
上傳時間： 2013-12-10
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信號與系統基礎知識包括連續信號與模型、離散信號與模型；常用信號變換包括Z變換、Chirp Z變換、FFT變換、DCT變換和Hilbert變換等；離散系統結構包括IIR、FIR和Lattice結構；IIR濾波器設計包括模擬和數字低通、高通、帶通與帶阻濾波器設計，以及基于沖激響應不變法和雙線性Z變換法的IlR濾波器設計等；FIR濾波器設計包括基于窗函數、頻率抽樣法和切比雪大逼近法的FIR濾波器設計；平穩信號分析包括經典功率譜估計、基于參數模型的功率譜估計和基于非參數模型的功率譜估計；非平穩信號分析包括STFT變換、Gabor展開、Wigner-Ville分布與Choi-Williams分布；非高斯信號分析包括基于非參數法的雙譜估計、基于參數模型的雙譜估計，以及雙譜估計的應用；信號處理的GUI實現包括濾波器設計與分析的FDATool工具和濾波器設計與信號分析的SPTool工具。
上傳時間： 2013-12-26
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