crc任意位生成多项式 任意位运算 自适应算法 循环冗余校验码(CRC,Cyclic Redundancy Code)是采用多项式的 编码方式,这种方法把要发送的数据看成是一个多项式的系数 ,数据为bn-1bn-2…b1b0 (其中为0或1),则其对应的多项式为: bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b1X+b0 例如:数据“10010101”可以写为多项式 X7+X4+X2+1。 循环冗余校验CRC 循环冗余校验方法的原理如下: (1) 设要发送的数据对应的多项式为P(x)。 (2) 发送方和接收方约定一个生成多项式G(x),设该生成多项式 的最高次幂为r。 (3) 在数据块的末尾添加r个0,则其相对应的多项式为M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x),获得商Q(x)和余式R(x),则 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x),采用模2运算,T(x)所对应的数据是在原数 据块的末尾加上余式所对应的数据得到的。 (6) 发送T(x)所对应的数据。 (7) 设接收端接收到的数据对应的多项式为T’(x),将T’(x)除以G(x) ,若余式为0,则认为没有错误,否则认为有错
上传时间: 2014-01-16
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本文的题目是改进的核函数算法及其在人脸识别中的应用研究。 本文在系统学习现有核函数及支持向量机相关理论的基础上,系统研究了自适应选择核函数算法,通过引入朴素正则风险最小化准则,提出了一种改进的在线核函数算法。算法采用截断误差最小化、合理选取拉格郎日因子等方法对新增样本进行训练,有效地克服了现有方法收敛精度低和不能自适应选择样本的困难。 根据独立分量分析的原理和特点,将改进的核函数算法引入人脸识别的研究中,给出了基于ICA-SVM的人脸识别算法及实现方法。 论文分别应用数值仿真及现有人脸数据库,分析了算法的数值特性并验证了算法的可靠性和实用性。 本文数值仿真与分析软件基于MATLAB和LABVIEW虚拟仪器设计开发。 本文档是nh文件,可以用caj打开。与大家共享!!
上传时间: 2016-02-14
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这是多目标进化算法包,这个集成包包含了近期的流行的,常用的多目标进化算法,包括NSGA2,SPEA2,PEAS2,以及多目标粒子群算法,另外还集成了单目标进化算法。
上传时间: 2013-12-22
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1.有三根杆子A,B,C。A杆上有若干碟子 2.每次移动一块碟子,小的只能叠在大的上面 3.把所有碟子从A杆全部移到C杆上 经过研究发现,汉诺塔的破解很简单,就是按照移动规则向一个方向移动金片: 如3阶汉诺塔的移动:A→C,A→B,C→B,A→C,B→A,B→C,A→C 此外,汉诺塔问题也是程序设计中的经典递归问题
上传时间: 2016-07-25
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基因算法,用VC++或MATLAB,java等工具设计一程序计算任一个随机产生的DNA基因表达式的有效长度和值 设随机产生的基因表达式为: + Q - / b * b a Q b a a b a a b b a a a b
上传时间: 2014-01-09
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针对夜间动态背景下的行人检测中分割算法受光照条件影响大、误识别多等问题,提出双阈值分割算法和以多目标跟踪为核心的算法框架。新的分割算法解决了行人亮度分布不均时的分割问题,同时在新的框架下可以综合多帧的处理结果进行综合判断,通过将基于支持向量机的识别算法和多目标跟踪算法的融合,降低了系统的计算量,且比一般的系统具有更高的识别率。
上传时间: 2016-09-21
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给定两个集合A、B,集合内的任一元素x满足1 ≤ x ≤ 109,并且每个集合的元素个数不大于105。我们希望求出A、B之间的关系。 任 务 :给定两个集合的描述,判断它们满足下列关系的哪一种: A是B的一个真子集,输出“A is a proper subset of B” B是A的一个真子集,输出“B is a proper subset of A” A和B是同一个集合,输出“A equals B” A和B的交集为空,输出“A and B are disjoint” 上述情况都不是,输出“I m confused!”
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上传时间: 2017-03-15
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BP 网络进行0 - 9 十个数字图像的识别 在BP 算法和数字图像处理技术的基础上, 本文在MATLAB 软件环境下提取Word 文档中26 种字体的 0 - 9 十个数字的图像, 使用MATLAB 神经网络工具箱及图像处理工具箱进行数字的识别, 给出了较详细的处理 步骤及相关程序, 并比较了各种识别算法的收敛速度和识别率。
上传时间: 2013-12-27
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很经典的文献,利用深度和灰度图像实现三维目标的识别和分类
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上传时间: 2016-05-20
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通过MATLAB平台建立一个GUI界面,接着对一组语音信号的输入进行预处理及端点检测,提取特征参数(MFCC),形成参考模块。然后再对一组相同的语音信号输入进行同样的操作作为测试模块,与参考模块进行DTW算法进行匹配,输出匹配后的识别结果。
上传时间: 2016-06-15
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