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CPLD_KEYBOARD
- 本设计是用VHDL语言来实现的基于RS232按位串行通信总线的行列式矩阵键盘接口电路，具有复位和串行数据的接收与发送功能，根据发光二极管led0—led2的显示状态可判断芯片的工作情况；实现所有电路功能的程序均是在美国 ALTERA公司生产的具有现场可编程功能的芯片EPM7128SLC84-15上调试通过的。该电路的设计贴近生活，实用性强，制成芯片后可作为一般的PC机键盘与主机的接口使用。 -The design is based on VHDL language to achieve
14752
- 数据结构综合试验，关于稀疏矩阵的各种运算-Comprehensive test data structure, on a variety of sparse matrix operations
OFDM2
- 1. 该程序进行了简单的LMS信道估计，没有加入与MMSE等其他信道估计算法的比较； 2. 程序中循环前缀的设置，作者称是25％的CP，但是从矩阵的构造并不能看出这一点 并且CP为Zero-CP，需要加入与真正复制了数据样值的循环CP系统进行性能对比 3. 仿真条件为系统处于理想同步情况下。 -1. The program had a simple LMS channel estimation, not joined with the MMSE channel estim
CovarianceApplications
- 数据挖掘课程的课件，关于协方差矩阵 有关于协方差矩阵的介绍，例子，应用 用在关于维度的降低上-data mining,Covariance Matrix Applications,Dimensionality Reduction
DSP_Exp1
- 1、 学习Matlab最有效的方式是自己动手以及经常查Help。 2、 遇到不很确定的函数或者操作，最好的办法就是自己建一个测试矩阵然后试一下，不会对数据产生不好的影响，也十分直观，因为很多细节老师也不会很清楚。 3、 养成用Editer编程的好习惯，最好结构化编程，经常使用自建的函数，使得代码清晰易查错。 4、 自己给自己加注释，运行程序时可以先试着一行一行运行，看一下每一行的输出是否与预期相同等等，出错的时候自上而下慢慢查。 -1, the most effective wa
shuizhunwang
- 水准网平差计算未知点坐标，矩阵的定义与生成，平差计算原理，数据读取-Leveling network adjustment calculation of the unknown point coordinates, the matrix definition and generation, adjustment calculation principle, the data read
qq
- 跡數(trace),也就是對角線數據的總和,轉置矩陣(Transpose Matrix),則是將矩陣數據列跟欄對調將橫的數據變成直的,反矩陣(Inverse Matrix)它的定義為與目標矩陣相乘可以得到單位矩陣,為一個可逆矩陣. 跡數,轉置,反矩陣實作-Trace number (trace), which is the sum of diagonal data, Transpose (Transpose Matrix), malpractices matrix data will
qq
- OpenCV也提供了另一個資料結構來做Rand的實作,CvRandState,被包在"cvcompat.h"裡,"cvcompat.h"的完整意思是Computer Vision Compatility,CvRandState的特色是可以選定常態分佈及均勻分佈,不過,它只能運用在矩陣跟一維陣列.-OpenCV also provides another data structure to do Rand' s implementation, CvRandState, was wrapped
based-PSO
- PSO源程序，可以任意优化两维数据点和多维数据点，在优化多维数据时，要将初始矩阵变成多维矩阵-PSO source code, you can optimize an arbitrary two-dimensional data point and multi-dimensional data points, in the optimization of multi-dimensional data, to the initial matrix into a multi-dimensional
survey
- 测量坐标正反算、矩阵求解、碎部点坐标求解、弧度转换、数据格式转换-Coordinate measuring positive and negative matrix solution, pieces count, the Department of point coordinates, radians conversion solution, data format conversion
FIR
- 数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换，可以完成图像数据的显示和傅里叶变换。 -Digital image matrix data display and its Fourier transform, the display image data can be completed and the Fourier transform.
place
- 将矩阵里的二维数据的位置转换为一维数组位置来表示-The matrix in two-dimensional data location into one-dimensional representation
shujujiegou
- 主要是数据结构的学习课程实验程序，及文档，有魔王语言，哈弗曼数，系数矩阵，等等，有堆栈指针的用法，-Main course of study data structure experimental procedures, and documentation, there is devil language, Havermann number, the coefficient matrix, and so on, there is the stack pointer usage, etc.
Console21
- Fortran产生随机对称正定矩阵，供生成测试数据用-Fortran generates a random symmetric positive definite matrix, used for generating test data
MatrixSUMinarchive
- Matrix sum, obtain data from .txt archive and saves on suma.
MATLAB
- 一、 实验目的 1 熟悉MATLAB环境。 2 掌握MATLAB矩阵输入、运算以及MATLAB的数值运算功能。 3 掌握各种数据的创建‘访问，扩建，缩减。创建一个2*2元胞数组，扩充和缩减 -First, the experimental purpose a familiar MATLAB environment. 2 master MATLAB matrix input, operation and function of MATLAB numerical computing.
Programchuangkou
- 基于8051通过串口测试4*4矩阵键盘，通过键盘按键发送A-F字符到串口调试助手。本程序可通过加LCD1602接受串口发送过来的数据。-Based on 8051 through the serial port test 4* 4 matrix keyboard, the keyboard keys send characters to the serial debug AF assistant. This program can be sent by Canada LCD1602 receiv
Java
- 两个矩阵相乘，矩阵a的行数和矩阵b的列数必须相同，并且两个矩阵的元素具有相同或兼容的数据类型 -2 matrix multiplication, matrix a matrix of rows and columns b, must be the same, and the two elements of the matrix with the same or compatible data types
tudelinjijuzhen
- 图是数据结构中重要的数据结构，此文档就是通过邻接矩阵的方式对图进行了各种操作-Graph data structure is an important data structure, this document is the adjacency matrix by way of various operations carried out on the map! ! ! !
KECA
- Kernel Entropy Component Analysis,KECA方法的作者R. Jenssen自己写的MATLAB代码，文章发表在2010年5月的IEEE TPAMI上面-Kernel Entropy Component Analysis, by R. Jenssen, published in IEEE TPAMI 2010. We introduce kernel entropy component analysis (kernel ECA) as a new method