本文首先分析了自动组卷系统在具体的教学活动过程中的实际需求，然后以高中英语的教学为背景，设计与实现了一个实际的自动组卷系统，对其中的数据库结构设计以及各个主要模块的实现进行了详细的介绍。本系统可以从试题库中自动的查找和组织出一些不同类型、不同难度、不同章节范围内的试题来组成一份合理的试卷。它采用的是利用试卷自动生成算法记录试题的一组特征值，根据用户提供的试卷题目类型、章节分布、难易程度等条件，借助于系统中的一系列数据文件，使具体课程的相关数据动态地抽象成逻辑数据，用以解决通用问题，线性的规划出一份约束满足的、合理的试卷。
上传时间： 2016-05-10
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2008最新matlab时频分析中用到的几乎所有函数的源代码及其基本用法。如调幅调频函数及其用法，常用噪声产生函数，尺度变换函数，信号时域和频域处理函数，cohen类双线性时频处理函数用法等等，希望对大家有帮助!
上传时间： 2014-12-21
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边缘检测是数字图像处理中的重要内容。本文首先对图像的边缘检测的各种算法和算子做了总结和分析。Canny最早提出了边缘检测的三条连续准则:最优检测结果、最优定位和低重复响应,并在这些准则的基础上得到了“最优线性滤波器”―高斯函数的一阶导数。经过十几年的发展,目前已经有了对这个准则的很多改进,本文也对这个方面的工作做了小结
上传时间： 2014-12-05
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数值分析算法源码(java) 这个学期一边学习java一边学习数值分析,因此用java写了一个数值分析算法的软件包numericalAnalysis. [说明] 适合使用者:会java的,想要学习数值分析算法的人. 本代码对照书:数值分析第二版,史万明等编,北京理工大学出版社. 本代码尽量按书中描述的来写,可以提供参考. [使用方法] 在java的ide中新建一个项目,把numericalAnalysis包直接拷贝到此项目的源文件夹中,然后要解决什么问题,就相应的编译运行什么包. 另外有这些类的API提供参考,可以自己根据自己要求写驱动类.运行API文件夹中的index.html文件就行. [包的结构] numericalAnalysis包中又含有9个包,除function包的是接口外,其余包都含有一个独立的数值分析问题的类以及其驱动类.9个包如下: differential:微分问题 equation:方程 function:只含一个接口,用来让用户写自己的函数 functionApproximation:离散情况下函数逼近问题 integration:积分问题 interpolation:插值问题 linearEquationGroup:线性方程组问题(包括过定方程组) norm:求解向量和矩阵的范数 ode:常微分方程数值解的求解
标签： java numericalAnalysis 数值分析 算法
上传时间： 2014-01-04
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电子通信系统的建模与仿真 第6章 信号处理 6.1 MATLAB的数据可视化表达 6.2 MATLAB仿真中的信号处理 6.3 信号特征参数的计算 6.4 信号的频谱分析 6.5 线性系统 6.6 数字滤波器设计与实现
上传时间： 2016-09-06
上传用户：ruixue198909
LINGO 教程 LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
上传时间： 2016-09-29
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用双线性变换设计数字滤波器，里面附有详细的实验说明和matlab运行通过的实验源码和对实验结果的分析
上传时间： 2016-11-06
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MATLAB实现拉格朗日、分段线性、三次样条三种插值的方法，改变节点的数目，对三种插值结果进行初步分析
上传时间： 2014-01-06
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有限元分析源程序汇总，含D.R.J. Owen 和一些线性非线性程序段，用FORTRAN77编写，主要用于结构分析
上传时间： 2017-01-20
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本书是所随带的VC++和BC++数值分析类库光盘的使用手册。此VC++和BC++数值分析类库涵盖了数值分析领域中大部分常见算法，还包括线性和非线性最优化问题的多种算法以及概率统计中的一些基本算法。此类库中将矩阵和向量当成如char,int,double一样的基本变量类型，为矩阵和向量提供了几乎是随心所欲的操作函数。因此，可以在此数值类库的基础上进行二次开发。类库的各项功能均经过严格的检测，并与MATLAB作了比较，结果准确无误，效率不相上下。书中以菜单的方式对数值分析类库的每项功能作了详尽的解释，给出了调用方法的示例，对某些算法还提供了相应的数学背景知识。 如果你经常需要使用计算机求解科学与工程中的数值计算问题，特别是希望使用VC++或BC++做出独立于MATLAB的应用软件，本类库是不错的选择。
上传时间： 2014-07-28
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