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MDS-picoblaze-AVR-ide Picoblaze IDE-模拟器，编译器，反汇编器等 MDS提供了开发PicoBlaze应用程序软件部分的所有必要功能，包括源代码编辑器，汇编器，反汇编器和模拟器。 除了还有许多工具和功能可以使您的工作变得更轻松之外，MDS的唯一目的是节省您的时间并支持开发更复杂的应用程序。 主要特点 文本编辑器已针对编写源代码进行了优化。 项目经理，用于创建和维护您的项目。 适用于Picoblaze所有可用版本的非常快速的模拟器。 宏汇编程序，支持各种输出文件格式，包括MEM，HEX和VHDL。 PicoBlaze反汇编程序能够读取HEX，VHDL，MEM和其他文件格式。 称为汇编程序翻译器的工具，用于与您当前的工具兼容。 命令行工具和许多图形实用程序。 组装工 用于PicoBlaze的MDS宏汇编程序是一个受英特尔汇编程序和C语言启发的两阶段

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主要介绍了 ＭＤＳ－ＭＡＰ 算法在通过 ４ 种 不同 传播 模型时 定 位 误差 的不同，通过仿真可以看到 ＭＤＳ－ＭＡＰ算法在各个传播模型中的定位误差图。从仿真结果可以得出，在环境好的情况下，规则模型与不规则模型的定位误差相差不大，当环境变化时，不规则传播模型比规则传播模型更能适应恶劣的环境。介绍了两种情况，随着环境的改变，传播模型相关参数也会有所改变进而影响定位误差的变化。

MDS图（Memonic Document State Diagram，可译为助记状态图，或备有记忆文档的状态图）是美国的Wi11iam Fletcher于1980年提出的一种系统设计方法，MDS图可从详细逻辑流程图直接导出，依据它可较直观、方便地进行电路级的设计。 　　MDS图的主要优点是：①它可由详细逻辑流程图按给定规则直接转换得到，形式规范；②MDS图类似于时序电路的状态图（或称为状态转移图），因而比较容易接受和掌握；③它与硬件有良好的对应关系，可以清楚地反映出逻辑电路应提供多少个状态值，各个状态之间的转换必须符合什么条件，在状态转换时需要哪些输入信号，何时产生输出信号，输出信号应该以

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mds聚类代码matlab 最近在学习密度峰值聚类算法，相对此算法进行改进然后出一篇论文。于是乎在github上开始搜索，发现了/DensityPeakCluster写的算法。down下来进行学习，对代码中加了一些中文注释，方便日后自己查看。原算法地址如上。 DensityPeakCluster Python Code For 'Clustering By Fast Search And Find Of Density Peaks' In Science 2014 Introduction I forked the original DensityPeakCluster from , thanks jasonwbw. I have fixed its bugs and reproduced the excellent work of Alex Rodriguez and Alessandro Laio in the paper 'Clustering by fast search and find of density peaks'. The matlab code of Alex R