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tiaoshi
- 电机测试，用于42步进电机的八拍测试，步距1.8-Electrical test, test for eight-shot 42 stepper motor
Base-converter
- Base converter is a usefull application to convert a number (32 bits) into different digital interpretation.Exemple : 788 -> 1100010100 in binary, 314 in hexadecimal, 1.10422318988796E-42 in floating
convolutional-code
- （1） 在c或matlab环境下实现卷积码编码模块，并嵌入实验一的通信链路中，要求编码模块有一定通用性可以设定约束长度、卷积码抽头系数； （2） 设定约束度分别为7、9的1/2卷积码，仿真分析这些码的硬判决译码性能、绘制误码性能曲线，对比不同约束度下卷积码的性能，分析译码复杂性； （3） 设定约束度为7的1/2卷积码，进行无量化软判决译码，仿真分析比较软硬判决译码性能； （4） 设定约束度为7的1/2卷积码，量化比特分别为3、4、5、6，仿真分析比较量化对误码性能的影响； （5）
EV1527-program
- EV1527解码程序:单片机PIC16F630,内部4MHz,EV1527发射频率433MHz,振荡电阻270K,遥控器供电电压DC12V,周期为1.2ms。在上电3S钟内按开机键，程序学习遥控器识别码，1次只能学习一个遥控器；按关机键程序将擦除所有遥控器识别码。本程序最多可以学习42个遥控器，当遥控器个数满42个后第43个将会覆盖第1个。 -EV1527 decoding program: microcontrollers PIC16F630, internal 4MHz, EV1527
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- 用数组实现7阶魔方矩阵。所谓的N阶魔方矩阵是指把1～N*N的自然数按一定方法排列成N*N的矩阵，使得：任意行、任意列以及两个对角线上的数之和都相等（N为奇数）。例如下面的5阶魔方矩阵，任意行、任意列以及两个对角线上的数之和都为65。 5阶魔方如下： 17 24 1 8 15 23 5 7 14 16 4 6 13 20 22 10 12 19 21 3 11 18 25 2 9 奇数阶魔方矩阵的算法如下： 第1步：将1放入第一行的正中处。 第2步：按如下的方法
9周年
- http://bbs.688idc.net/zhanzhangluntan-42-1.html
sfljTSE-src-v0.42 (1)
- The SFL Java Trading System Enviroment is a java application built on KISS principle ( Keep It Simple,Stupid ) and its aim is to provide a fast and platform indipendent infrastructure to develop and execute trading systems.
VB与OMRON PLC通讯源码
- 这是VB和欧姆龙通讯源码经典的例子, Lettura_Dm = False ricez_ok = -1: timeout = False trasm = "@00RD" trasm = trasm + Right$(Str$(10000 + dm!), 4) trasm = trasm + "0001" trasm = trasm + bcc(trasm) + Chr$(42) + Chr$(13) Omron!Comm1.Output
MLS
- MLS（移动最小二乘） 1.拟合函数的建立不同。这种方法建立拟合函数不是采用传统的多项式或其他函数，而是通过系数向量和基函数来决定在某个x处的值。 2.引入紧支的概念，认为在x处的值y只受到x附近子域内的节点的影响。这个子域称作是x的影响区域，影响区域外的节点对x处的取值没有影响。影响区域内的每个节点对x处的取值的影响是不一样的。所以需要一个权函数来定义每个节点的影响。(MLS (Moving Least Squares) July 25, 2018 15:42:20 blank_downdo
贝叶斯判决
- 假定某个局部区域细胞识别中正常w1和非正常w2 两类先验概率分别为： 正常状态：P(w1)=0.9 ； 异常状态：P（w2）=0.1 。 现有一系列待观察的细胞，其观察值为： -2.67 -3.55 -1.24 -0.98 -0.79 -2.85 -2.76 -3.73 -3.54 -2.27 -3.45 -3.08 -1.58 -1.49 -0.74 -0.42 -1.12 4.25 -3.99 2.88 -0.98 0.79 1.19 3.07 两类的类条件概率符合正态分布