此函数使用 Crout 算法提供方阵的 LU 因子。

本文实例讲述了Python模拟简单电梯调度算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 经常在公司坐电梯，由于楼层较高，是双联装的电梯，但是经常等电梯很久，经常有人骂写电梯调度算法的。回来闲来无事，自己尝试写了一个简单的。 场景很简单，每一层电梯口只有一个按钮，不区分上下，当有人按下这个键后，电梯会过来停在此层，这个人可以进去，并选择自己想去的层。电梯的调度策略也很简单，在一次向上的过程中，如果有人在下面按了键，电梯并不直接向下，而是运行到此次向上的最顶层，然后再下次向下运行的过程中去服务这个请求。 elevator.py import time from myque import myque c

数据集 hwlp5 data 中包含由非线性函数y=f(x)+n合成的数据，其中n 为加性噪声。请你研究多项式函数能在多大程度上可以用来表示这个关系。 (1)随机选择n=10个数据点作为训练数据，其余数据点用作测试样本。建 立一阶多项式模型(例如，y=ax+b,提示:在 MATLAB 中,使用命令 polyfit)。 以测试样本对测试样本的形式，绘制模型输出。计算模型的均方误差(MSE，模 型预测值与正确输出值之间的平方误差平均值)。 (2)对于 2-10 阶多项式，重复做(1)。 (3)重复做(1)和(2)各 100 次，估计每一阶多项式重复 100 次的平均 MSE。 绘制log(MSE)(即对数尺度的 MSE)与多项式阶数的关系图。 (4)对训练集大小为n={15,20,25,50,100,200}，重复做(1)-(3)。 (5) 讨论模型的log(MSE)随多项式阶数和用于训练模型的样本数如何变化。 讨论你的结果。 ================================================================================

Wdencmp函数 %装载并显示原始图像 load wbarb; subplot(1,2,1); image(X);colormap(map); title(‘原始图像'); % %采用默认的全局阈值对图像进行压缩 [thr,sorh,keepapp,crit]=ddencmp('cmp','wp',X); Xc=wpdencmp(X,sorh,3,'bior3.1',crit,thr,keepapp); subplot(1,2,2); image(Xc);colormap(map); title(‘全局阈值压缩图像');

运用黄金分割法和简单的Matlab程序求解函数极小值

题目：多功能科学计算器 功能要求： （1）解二元一次方程、一元二次方程 （2）进行矩阵相加、相减、相乘运算 （3）进行三角函数、阶乘运算 （4）其他功能，略 设计要求： （1）基于C语言，采用面向过程程序设计思想，通过设计业务流程，将设计中待实现的功能划分成若干个子模块，并逐个编程实现，最后通过主函数调用，实现模块功能； （2）程序设计过程中，需划分出子模块功能，并绘制出子模块的程序流程图； （3）程序功能需尽可能完整，必须提供程序运行时出现的任何异常情况的处理方法，以解二元一次方程为例，需考虑到方程无解的情况，并给出处理方法； （4）程序必须配备人机交互功能，程序输入输出可以通过命令行、控制台、文件、键盘等方式； （5）程序运行过程中，需提供文件读取和保存功能，并将运算结果保存到本地磁盘的文件中； （6）编写程序时，需根据待解决的问题，合理的选择数据类型，严禁使用同一种数据类型编程，若运算过程中涉及到小数，一律保留到小数点后两位； （7）人机交互界面布局要合理、美观，若设计过程中涉及到控制台字体大小、背景颜色等设置和清屏操作的，可查阅资料，若功能实现无误，新增的功能作为加分项； （8

网上找的资源，直接搜索正点原子进入他的论坛置顶，里面都有，我只是搬运过来方便大家学习，那些挂几十下载积分的昧着良心挣C币，真的看不下去

3.7.1自相关函数法 语音信号s(m)经窗长N的窗口截取为一段加窗语音信号Sn(m)后，定义Sn(m)的自相关函数(AFC)Rn(k)为： Rn(k)不为零的范围为k=(-N+1)~(N-1)，且为偶函数 浊音信号的自相关函数在基音周期的整数倍位置上出现峰值； 清音信号的自相关函数没有明显的峰值出现。 因此检测是否有峰值就可判断是清音或浊音，检测峰值的位置就可提取基音周期值。

马里奥matlab代码档案清单 自述文件-此文件smb_tracking.m-示例MATLAB脚本match_template.m-MATLAB函数track_template.m-MATLAB函数input / smb_w4-1.mp4-示例视频输入input / template.mat-包含smb_tracking.m的模板和掩码的数据文件 项目介绍 该项目是对我之前从事的模板匹配项目的扩展，该项目通过视频提要合并了跟踪。 这个想法是使用逐帧模板匹配来定位视频中的模板，并通过基于先前位置减少模板的搜索区域来优化代码。 此代码的本质是使用模板匹配功能，该功能使用平方差的缩放总和。 此模板跟踪算法的一些独特功能： 您可以指定要搜索的先前匹配模板区域周围的radius 。 您可以指定一个threshold以便可以拒绝匹配。 您可以指定radius的growth rate ，这样，如果跟踪的对象离开搜索区域， radius将围绕最后一个已知位置增长，直到再次找到模板为止。 我没有使用平方差的归一化总和，而是选择使用自己的缩放因子对SSD进行归一化。 它可以计算template在任何ima

统计瑞利信号的实部，虚部，包络的直方图，并且计算多普勒频移和多普勒函数的时域和频域函数