长度为N1×N3的两个序列x1(n1,n2)和x2(n1,n2)的线性卷积和 N2×N4 分别可以找到

此函数以 dB 标度估计和显示给定一维信号的倍频程频谱（可选 A 加权）。 它的编码符合 ANSI S1.11-2004 并与 Octave 完全兼容。 输入和输出报告如下： 输入s =输入信号fs = 采样频率b = 推荐的倍频比 1 或 3 dbRef = 分贝刻度计算的标准参考，默认值：1 weightFlag = A-weighting [0,1]，默认值：1 plotFlag = 生成倍频程图[0,1]，默认值：1 输出S = 倍频程频谱 (dB) fm = 中频total_lev =总体水平total_levA = 加权总体水平sfilt = 三倍频程滤波信号

给定采样率为 Ft Hz 的 X 并用于生成采样率为 Ft' Hz 的另一个序列 Y，则采样率比率 R 由下式给出， 英尺' R = ---- 英尺如果 R > 1，则采样过程称为插值R < 1，采样过程称为抽取示例用法： t = 1:1/10:2； X = sin (2 * pi * 10 * t) Hz 正弦波N = 3 % 插值/抽取因子Y = 样本 (X, N, 'UP')

给定n种物品和一个背包。物品i的重量是wi，体积是bi，其价值为vi，背包的容量为c，容积为d。问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 在选择装入背包的物品时，对每种物品只有两个选 择：装入或不装入，且不能重复装入。输入数据的第一行分别为：背包的 容量c，背包的容积d，物品的个数n。接下来的n行表示n个物品的重量、 体积和价值。输出为最大的总价值。

对于区间上一个实变量的给定实值函数，代码通过给定次数的多项式计算均匀（最大）范数的最佳近似值。 与标准最小二乘拟合相比，采用统一范数进行逼近在计算上要困难得多，但会带来令人赏心悦目的结果。 它可以被看作是一种最优多项式插值，其中插值节点不是预先知道的，而是由算法确定的。 离散统一范数中最接近数据(X,Y)的多项式，即最小值为max{|的多项式p（x_i）-y_i | , x_i in X }，也称为min-max（或minimax）多项式，是通过交换算法得到的。 从技术上讲，交换算法需要有限数量的计算才能找到最佳近似值，但是这个有限数量随着数据点的增加呈指数增长。 截图示例： M = 5; N = 10000； K = 0; EPSH = 10 ^ -12; 最大值 = 10； X = linspace(-1,1,N); % [-1,1] 上均匀间隔的节点k=1； Y = abs(X).

题1：画出给定迭代次数为n的系统聚类法的算法流程框图.doc

计算椭圆曲线的弧长，从 theta1 开始，到 theta2 结束，使用无限级数方法在描述末尾的参考中给出笔记： *如果theta1> theta2弧长为负* 最大迭代次数设置为 100，如有必要，请更改代码输入： * theta1 和 theta2 被定义为： 在椭圆参数中定义，对于椭圆上的点 (x,y)： x = a*cos(theta1) y = b*sin(theta2) * a,b 是椭圆的长半轴和短半轴，但是函数支持输入它们，反之亦然* 容差设置计算的准确性输出： * arcLen：以输入a和b为单位的弧长*精度：椭圆长度的差值与较高的迭代计算值之和* n：迭代次数引用自： http://pages.pacificcoast.net/~cazelais/250a/ellipse-length.pdf 例子： [arcLen, precision, n] = ellipseArc

正面化 该代码在给定地标的情况下实现了人脸正面化方法。这是python代码，是对以下matlab代码的重新实现： : Tal Hassner，Shai Harel *，Eran Paz *和Roee Enbar，无约束图像中的有效人脸正面化，IEEE Con​​f。 计算机视觉和模式识别（CVPR），波士顿，2015年6月。算法学分属于他们。 我实现它是因为我不喜欢阅读matlab代码-您为了使代码运行，您需要： 编译dlib python代码： ://dlib.net/ 从以下位置下载shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件： : 安装python依赖项

编写算法判别给定二叉树是否为完全二叉树(层次遍历).doc.doc

问题陈述链接： https : //drive.google.com/file/d/1DRszQCB2Z9FbnSFphdNvpFn4Y1d98ZSw/view?usp=sharing