搜索资源列表
BYYN
- 用一门面向对象语言建立一个针对LL(1)文法分析构造演示器，输入定义好的文法，进行分析后在内存中建立其存储结构，判断其能用LL(1)文法分析后，建立其分析过程。 为此我们将本任务分解为以下内容： （1）文法的建立； （2）上下文无关文法的判定； （3）消除文法中一切左递归的算法； （4）文法二义性的判定； （5）LL(1)文法的判定； （6）消除直接左递归； （7）消除间接左递归； （8）直接左公因子的改造； （9）间接左公因子的改造； （10
TherealizationofParallelLUfactorizationbasedonFPGA
- 本文首先介绍了稀疏矩阵的特点和研究稀疏矩阵分解的意义，接着讨论了稀疏矩阵各种快速算法并给出了本文所采用的方法。在此基础上详细说明了稀疏矩阵模拟排序算法，直接LU分解算法，符号LU分解算法，数值LU分解算法及这些算法在FPGA上的实现过程。最后为充分发挥FPGA作为一种可编程逻辑器件的优势，将单核数值LU分解扩展为多核并行LU分解结构，并使用BDB矩阵对该结构进行了验证，给出并分析了实验结果。-Firstly,the characteristies and research value of sp
Based-on--ESPRIT-
- 摘 要:基于子空间分解的ESPRIT算法常用在阵列处理中对目标进行DOA估计.如果将空间的位移变成时间的 延迟,单个矢量传感器可以实现高分辨率的频率估计.将ESPRIT与矢量传感器相结合,研究了高分辨率频率估计 算法,建立了矢量传感器的数据模型,推导了矢量传感器的空时阵列流形,通过对协方差矩阵进行子空间分解,求得 目标信号的频率估计值.仿真计算研究了不同信噪比!采样频率和数据长度条件下该算法的性能.结果表明基于矢 量传感器的算法比基于声压传感器的算法具有更高的频率估计精确度.
the-complex-matrix-inverse-
- 分析了两种求逆的方法介绍了实部矩阵、 虚部矩阵均可逆和实部矩阵可逆、虚部矩阵可分解成2个向量乘积的两种复数矩阵的求逆方法 ,给出了这两种复数矩阵求逆矩阵的计算公式 ,并通过具体的实例来验证方法的可行。-Two inverse real part of the matrix, the imaginary part of the matrix are invertible reversible and the real part of the matrix, the imaginary part o
classic-nmf
- 非负矩阵分解的最经典算法，1999发表在自然科学杂志上的那一篇文章的代码-classic Nonnegative matrix factorization
QR
- QR矩阵的QR分解 按对角线从左上到右下从小到大的顺序进行的QR分解
1977_chen
- 早期的chen的FFT计算，列出了如何分解dct矩阵以减少运算的复杂度及减少加成法运算次数，广泛运用于现在的DCT运算中-An algorithm for FFT that use matrix decomposing to reduce the complexity
CholeskyDecomposition
- 矩阵的Cholesky分解，矩阵分解中一个非常重要的分解原理。-Cholesky decomposition of the matrix, the matrix decomposition decomposition of a very important principle.
EigenvalueDecomposition
- 矩阵的EigenvalueDecomposition分解，矩阵分解中一个非常重要的分解原理。-Eigenvalue decomposition of the matrix, the matrix decomposition decomposition of a very important principle.
LUDecomposition
- 矩阵的LU分解，矩阵分解中一个非常重要的分解原理。-LU decomposition of the matrix, the matrix decomposition decomposition of a very important principle.
QRDecomposition
- 矩阵的QR分解，矩阵分解中一个非常重要的分解原理。-QR decomposition of the matrix, the matrix decomposition decomposition of a very important principle.
SingularValueDecomposition
- 矩阵的SingularValue分解，矩阵分解中一个非常重要的分解原理。-SingularValue decomposition of the matrix, the matrix decomposition decomposition of a very important principle.
opencv-doc
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构） 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）