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K-means.m
- MATLAB编写的一种模式识别里的重要的模糊聚类方法K-means算法的matlab程序.-MATLAB prepare a Pattern Recognition's important Fuzzy clustering methods K-means algorithm Matlab procedures.
Substituter.java
- 代入法的启发示搜索 我的代码实现是：按照自然语言各字母出现频率的大小从高到低（已经有人作国统计分析了）先生成一张字母出现频率统计表（A）--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(d,l),(c,u,m,w,f,g,y,p,b),(v,k,j,x,q,z) ，再对密文字母计算频率，并按频率从高到低生成一张输入密文字母的统计表（B），通过两张表的对应关系，不断用A中的字母去替换B中的字母，搜索不成功时就回退，在这里回朔是一个关键。 -generation into a
image_compress
- 本程序利用奇异值分解对3通道彩色图像进行压缩分解，具体步骤如下： 压缩过程： 1. 选取子图像大小K值，把图像分解成M×M个子图像，IMG(s),s=1,2,…, M2，其中M=N/K，原始图像IMG大小为N×N。 2. 计算这M2个子图像的平均值average，对每幅子图像减去均值图像得到新图像。 3. 计算相关矩阵R，其元素定义为 。 4. 计算R的特征值与特征向量，计算每幅子图像与最大特征向量的内积，便得到编码，即压缩后的图像。
huffman
- 实现最优二叉树的构造；在此基础上完成哈夫曼编码器与译码器。 假设报文中只会出现如下表所示的字符： 字符 A B C D E F G H I J K L M N 频度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z ， ． 频度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系统应具备如下的功能： 1．初始化。从终端（
05050822222628
- !逐步回归分析程序： ! M：输入变量，M=N+1，其中N为自变量的个数；M包括的因变量个数 ! K：输入变量，观测点数； ! F1：引入因子时显著性的F-分布值； ! F2：剔除因子时显著性的F-分布值； ! XX：存放自变量和因变量的平均值； ! B：存放回归系数； ! V：存放偏回归平方和和残差平方和Q； ! S：存放回归系数的标准偏差和估计的标准偏差； ! C：存放复相关系数； ! F：存放F-检验值；
m
- 该程序试图考察一组数据服从哪种分布（正态，指数或双边指数），并利用K-S检验对各种分布作了检验。-The program attempts to examine a set of data subject to which distribution (normal, exponential or bilateral index), and use KS test has been tested in a variety of distributions.
publicationdtl
- S u r f e r自动控制技术在气象资料 自动成图中的应用 -Ab s t r a c t ： The ma i n f un c t i o n s o f Su r fe r s o f t wa r e，Ac t i v e X a u t o ma t i o n t e c h ni q ue a nd t he i n t e r fa c e o f VB a p p l i c a t i o n a n d S u r
wccc
- （1）已知甲数的35 是36，甲数是（ ）。已知乙数的47 是12，乙数是（ ）。 （2）40分钟是1小时的（ ），1小时的35 是（ ）分钟。 （3）铅笔的单价是钢笔的920 ，把（ ）看作单位“1”。 二、根据算式补充条件 （1）停车场有24辆大汽车，（ ），有多少辆小汽车？ 24÷23 （2）停车场有24辆大汽车，（ ），有多少辆小汽车？ 24×23 （3）停车场有24辆小汽车，（ ），有多少辆大汽车？ 24×
svm4
- -s svm类型：SVM设置类型(默认0) 0 -- C-SVC 1 --v-SVC 2 – 一类SVM 3 -- e -SVR 4 -- v-SVR -t 核函数类型：核函数设置类型(默认2) 0 – 线性：u v 1 – 多项式：(r*u v + coef0)^degree 2 – RBF函数：exp(-r|u-v|^2) 3 –sigmoid：tanh(r*u v + coef0) -d degree
gold-sequence
- m序列产生子函数 gold序列产生子函数 自相关函数和互相关函数计算子函数 调用子函数[s,k,pn]=m(c,b0)产生第二条m序列-function [Rm]=Rm(golda,goldb) 自相关函数和互相关函数计算子函数 N=11 n=2^N-1 Rm(1)=sum(golda.*goldb)/n for k=1:n-1 Rm(k+1)=sum(golda.*circshift(goldb,[0,k]))/n end
MMSmteam
- 关于排队模型的matlab仿真，里面有M/M/s/k模型的仿真讲解和全部代码，可以供大家学习。-Queuing model simulation on matlab
rengongmianyi
- a=load( q.txt ) width=input( 请输入窗宽 ) step=input( 请输入步长 ) m=length(a) for i=1:floor((m-width)/step+1) s(i,1:width)=a(1,1+(i-1)*step:width+(i-1)*step) end b=max(max(s)) M=s./b Rs=input( 请输入本体集半径 ) nd=input( 请输入检测器数模 ) k=1 while
Diffusion-system-of-concentration-
- 扩散系统之浓度分布的装置。管中储放静止液体B，高度为L=10 ㎝，放置于充满A 气体的 环境中。假设与B 液体接触面之浓度为3 C 0 0.01mol m A = ，且此浓度不随时间改变 而改变，即在操作时间内( h = 10天)维持定值。气体A 在液体B 中之扩散系数为 D m s AB = 2×10− 9 2 。试决定以下两种情况下，气体A溶于液体B中之流通量(flux)。 (a) A 与B 不发生反应； (b) A 与B 发生以下之反应 A+ B→
TSP
- tsp for (int i=0 i<M i++) S[i] = i S[M] = 0 T = 1000 //初始温度1000 Tl = 35000 //内循环次数35000 a = 0.93 //温度下降系数 k = 0 PreMin = 0 Path = GetPath(S) srand((unsigned)time( NULL )) cout<<"The initial Path Diste
pcm_quan_enco
- file Matlab abc xyz a b c d e f x y z d h i k l m n s
a
- C语言实现下面的功能：过程的输入驱动采用M序列，即u(k)是一个M序列。过程传递函数G(s)中K=120，T1=8.3Sec，T2=6.2Sec。过程的脉冲响应理论值g(k)满足。根据过程的输入输出数据u(k)和z(k)，利用相关分析算法估计出过程的脉冲响应值g2(k)。-Process input is driven by the M sequence, i.e., u (k) is an M sequence. Process transfer function G (s) K = 120,
exp1
- matlab程序实现下面的功能：过程的输入驱动采用M序列，即u(k)是一个M序列。过程传递函数G(s)中K=120，T1=8.3Sec，T2=6.2Sec。过程的脉冲响应理论值g(k)满足。根据过程的输入输出数据u(k)和z(k)，利用相关分析算法估计出过程的脉冲响应值g2(k)，并且有。-Process input is driven by the M sequence, i.e., u (k) is an M sequence. Process transfer function G (s)
PID_C
- Digital version of Fractional-Order PID Controller (DFOC) of the form: C(s) = K + Ti/s^m + Td*s^d for given sampling period Ts [sec]. For more details and help write: >> help DFOC
BinaryTree
- 编程实现二叉树的存储结构与基本算法，主要包括以下功能： 创建二叉树B的二叉链 二叉树B：A(B(D,E(H(J,K(L,M(,N))))),C(F,G(,I))) 通过对二叉树B的操作，输出二叉树B的广义表（字符串）表达式 通过对二叉树B的操作，输出H结点的左孩子与右孩子 通过对二叉树B的操作，出二叉树B的深度 通过对二叉树B的操作，
巴什博奕解析
- 巴什博奕（Bash Game）：只有一堆n个物品，两个人轮流从这堆物品中取物，规定每次至少取一个，最多取m个。最后取光者得胜。 显然，如果n=m+1，那么由于一次最多只能取m个，所以，无论先取者拿走多少个，后取者都能够一次拿走剩余的物品，后者取胜。因此我们发现了如何取胜的法则：如果n=（m+1）r+s，（r为任意自然数，s≤m),那么先取者要拿走s个物品，如果后取者拿走k（≤m)个，那么先取者再拿走m+1-k个，结果剩下（m+1）（r-1）个，以后保持这样的取法，那么先取者肯定