有重复元素的排列问题
Description
设R={ r , r , , rn 1 2 可能相同。试设计}是要进行排列的n个元素。其中元素n r , r , , r 1 2
一个算法，列出R的所有不同排列。
编程任务：
给定n 以及待排列的n 个元素。计算出这n 个元素的所有不同排列。
Input
输入数据的第1 行是元素个数n，1£n£500。接下来的1 行是待排列的n个元素。
Output
程序运行结束时，将计算出的n 个元素的所有不同排列输出，最后1 行中的数是排列总数。
Sample Input
4
aacc
Sample Output
aacc
acac
acca
caac
caca
ccaa
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2022-12-13 08:11:08
936B
1
该资源为试用版代码~
一行代码快速实现特征提取！
理论讲解：https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/124979190?spm=1001.2014.3001.5501
function fea = genFeatureEn(data,featureNamesCell,options)
% 特征提取函数
% 输入：
% data：待特征提取的时域信号，可以是二维数据，行列方向不可出错
% options：其他设置，使用结构体的方式导入。
% featureNamesCell：拟进行特征提取的特征名称，该变量为cell类型，其中包含的特征名称为字符串，特征名称需要在下边列表中：
% 目前支持的特征（2022.7.10，共8种）：
% psdE：功率谱熵
% svdpE：奇异谱熵
% eE：能量熵
% ApEn：近似熵
% SampleEn：样本熵
% FuzzyEn：模糊熵
% PerEn：排列熵
2022-12-06 11:26:11
16KB
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针对轴承振动信号非线性、非平稳性和故障特征微弱性的特点,以及工程实际中难以获得大量故障样本的情况,提出了一种基于多尺度排列熵和支持向量机的轴承故障诊断新方法。该方法首先对轴承不同运行状态下的振动信号进行多尺度排列熵特征提取,然后通过距离评估技术从原始多尺度排列熵特征中选取敏感特征,最后将敏感特征输入到采用遗传算法优化的支持向量机中,实现对轴承不同运行状态的自动识别。对实验数据分析的结果表明,该方法可以精细地获取故障信息,从大量原始特征中选择出敏感特征,有效地实现滚动轴承故障状态的诊断。
2022-11-03 09:33:10
320KB
1
本文研究设计了一种阵元非均匀对称排列的圆口径相控阵天线方向图，建立数学模型并对其进行了公式推导和计算机仿真。同时与同等规模的矩形栅格平面相控阵天线方向图进行对比分析，给出了结论。
2022-10-30 11:44:49
57KB
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本部分内容给出了9个常见信号与排列熵计算的程序与自己对其内容的理解与解释，为改进经验模态分解(MEEMD)提供一个铺垫，后边会陆续发布第二部分与第三部分的内容。
对应视频百度网盘链接:链接：https://pan.baidu.com/s/1cYpmhmCB2RcP2qgXRpV_NQ?pwd=z3g6
提取码：z3g6
2022-10-27 12:23:56
3.63MB
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