针对一个数组,计算其中和最大的子块(子区间)。采用的是O(n)的算法复杂度。
标签: 数组
上传时间: 2014-01-01
上传用户:litianchu
poj1157,IOI题目,区间动态规划的好题
上传时间: 2014-01-08
上传用户:com1com2
拉各朗日插值算法,用vc++程序实现,拉各朗日插值为全区间插值算法,共两个文件,在vc中编译运行即可。
上传时间: 2013-11-30
上传用户:invtnewer
该程序能实现第一型三次样条插值,边界条件是端点的一阶导数。结果可以同时显示每段区间的插值多项式。
上传时间: 2014-11-22
上传用户:lps11188
埃特金插值法的实现,缺点是在插值区间的端点附近误差较大
标签: 插值
上传时间: 2014-01-04
上传用户:aysyzxzm
已知f(xn)=yn ,n=0,1,2,…,N;求通过这N+1个节点{(xn,yn)| n=0,1,2,…,N }的插值函数Pn (x)。 设计出具体的程序,分别使用拉格朗日插值,牛顿插值和三次自然样条三种算法绘制出相应的插值曲线。用三条不同颜色的曲线来表示三种插值方法在一段区间内的插值函数。要求动态显示曲线绘制全过程。
上传时间: 2014-11-29
上传用户:GavinNeko
Linux操作系统采用虚拟内存管理技术,使得每个进程都有各自互不干涉的进程地址空间。该空间是块大小为4G的线性虚拟空间,用户所看到和接触的都是该虚拟地址,无法看到实际的物理内存地址。 利用这种虚拟地址不但能起到保护操作系统的效果(用户不能直接访问物理内存),而且更重要的是用户程序可使用比实际物理内存更大的地址空间。 当进程需要内存时,从内核获得的仅仅时虚拟的内存区域,而不是实际的物理地址,进程并没有获得物理内存,获得的仅仅是对一个新的线性地址区间的使用权。实际的物理内存只有当进程真的去访问新获取的虚拟地址时,才会由“请页机制”产生“缺页”异常,从而进入分配实际页框的例程。
上传时间: 2016-02-23
上传用户:jqy_china
摘要: 研究了蒙特卡罗仿真原理和仿真结果置信度 结合AWGN(加性白高斯噪声) 信道特点,甄选出3 个合适的 参量,即误码个数、置信概率和仿真结果最大相对误差 提出了AWGN 信道下仿真数据量选取的一般性结论,即误 码个数正比于置信区间上分位点的平方、反比于最大相对误差的平方. 仿真结果验证了所提结论在AWGN 信道各 种信噪比下均有效 同时对于无线通信或移动通信的时变多径衰落信道,如采用OFDM(正交频分复用) 、分集、均 衡、交织等技术,能将信道改造为AWGN 信道,该结论依然有效. 关 键 词: 加性白高斯噪声 蒙特卡罗仿真 仿真数据量 置信概率
上传时间: 2016-03-22
上传用户:cylnpy
DFT(Discrete Fourier Transformation)是数字信号分析与处理如图形、语音及图像等领域的重要变换工具,直接计算DFT的计算量与变换区间长度N的平方成正比。当N较大时,因计算量太大,直接用DFT算法进行谱分析和信号的实时处理是不切实际的。快速傅立叶变换(Fast Fourier Transformation,简称FFT)使DFT运算效率提高1~2个数量级。其原因是当N较大时,对DFT进行了基4和基2分解运算。FFT算法除了必需的数据存储器ram和旋转因子rom外,仍需较复杂的运算和控制电路单元,即使现在,实现长点数的FFT仍然是很困难。本文提出的FFT实现算法是基于FPGA之上的,算法完成对一个序列的FFT计算,完全由脉冲触发,外部只输入一脉冲头和输入数据,便可以得到该脉冲头作为起始标志的N点FFT输出结果。由于使用了双ram,该算法是流型(Pipelined)的,可以连续计算N点复数输入FFT,即输入可以是分段N点连续复数数据流。采用DIF(Decimation In Frequency)-FFT和DIT(Decimation In Time)-FFT对于算法本身来说是无关紧要的,因为两种情况下只是存储器的读写地址有所变动而已,不影响算法的结构和流程,也不会对算法复杂度有何影响。
标签: Transformation Discrete Fourier DFT
上传时间: 2016-04-12
上传用户:lx9076
1) 已知x=[1:15], y=[12 34 56 78 99 123 165 198 243 277 353 345 303 288 275], 用多项式进行拟合,给出拟合多项式,(所选拟合多项式阶数不同,拟合结果不同,请你选择适当的阶数进行拟合),并绘出原始数据点、拟合曲线和95%置信区间(confidence bounds)的图形 . 2) 根据下面数学模型建立仿真模型,并在一个示波器中把它们的波形仿真出来。
上传时间: 2016-04-16
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