数学实验课程教案，包括pi的计算、分形、混沌、方程组求解、住房贷款问题等
上传时间： 2015-05-13
上传用户：CHENKAI
pvm 并行计算开发指南及参考手册，含两个例子，pi, hello
上传时间： 2014-01-13
上传用户：lo25643
带有期限的作业排序问题：假定只能在一台机器上处理n个作业，每个作业均可在单位时间内完成；又假定每个作业i都有一个截止期限di>0(它是整数)，当且仅当作业i在它的期限截止以前被完成时，则获得pi>0的效益。求具有最大效益值的可行解。 文件中包含详细的源代码和注释，以实现这个经典的问题。
上传时间： 2014-01-14
上传用户：litianchu
％电影动画： ％1.首先调用moviein函数对内存初始化.创建一个足够大的矩阵来容纳一系列指定的图形（帧） ％2.调用getframe函数生成每一帧.该函数返回一个矢量，利用这个矢量创建一个电影动画矩阵 ％3.调用movie函数按照指定速度进行指定次数的播放 ％例子2：演示如何实现快速傅立叶变换（exp(j*2*pi/n)）的可视化过程
上传时间： 2015-06-30
上传用户：zsjzc
围绕粒子群的当前质心对粒子群重新初始化.这样，每个粒子在随后的迭代中将在新的位置带着粒子在上次搜索中获得的“运动惯性”（wvi）向pi，Pg的方向前进，从而可以在粒子群的运动过程中获得新的位置，增加求得更优解的机会.随着迭代的继续，经过变异的粒子群又将趋向于同一点，当粒子群收敛到一定程度时又进行下一次变异，如此反复，直到迭代结束.
上传时间： 2013-12-10
上传用户：thuyenvinh
车牌定位－－－VC++源代码程序 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|pi,j-pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2013-11-26
上传用户：懒龙1988
本程序是一个基本的简单遗传算法示范程序，其优化目标是在〔0，2*pi〕上搜索函数sin(x)*sin(x)的最大值
上传时间： 2015-07-07
上传用户：lz4v4
用专家系统优化下面的piD参数或设计一个专家控制器，被控对象为 并与pi控制算法进项比较
上传时间： 2015-08-27
上传用户：Andy123456
1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|pi,j-pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-08
上传用户：songrui
产生一个正交相位调制信号（QPSK），该信号可供复数解析，调制相位为（0，pi/2,pi,3*pi/2）
上传时间： 2015-09-18
上传用户：rocketrevenge
