搜索资源列表
图论算法库 C++ 语言实现
- 图论算法库 C++ 语言实现 代码内容 图论算法库，包括以下算法： 单源最短路径 Dijkstra 算法 单源最短路径 Bellman-Ford 算法 最小生成树 Prim 算法 每对节点间最短路径 Flod-Warshall 算法 语言 C++ 编译平台 VisualAge C++ 4.0 作者 starfish (starfish.h@china.com) 备注 程序用C++语言编写，在VisualAge C++ 4.0下调试通过。压
BpNet_src
- BP神经网络源代码，代码详细设计了网络节点、迭代过程、及调用接口，在VC6.0下调用测试通过-BP neural network source code, code detailed design of the network nodes, iterative process, and call interfaces, in VC6.0 under test by calling
Graph-Theory
- 图论算法库，包括以下算法： 单源最短路径 Dijkstra 算法 单源最短路径 Bellman-Ford 算法 最小生成树 Prim 算法 每对节点间最短路径 Flod-Warshall 算法 程序用C++语言编写，在VisualAge C++ 4.0下调试通过。压缩包内的Graph.h文件包含所有的库函数，其调用接口见程序内注释。其他的文件是用来测试算法的测试程序，在VisualAge C++ 4.0下编译运行。 该算法是为参加ACM/ICPC竞赛而准备
classification
- 该程序包实现了几个常用的模式识别分类器算法，包括K近邻分类器KNN、线性判别方程LDF分类器、二次判别方程QDF分类器、RDA规则判别分析分类器、MQDF改进二次判别方程分类器、SVM支持向量机分类器。 主程序中还有接口调用举例，压缩包中还有两个测试数据集文件。-The package to achieve a number of commonly used pattern recognition classifier algorithms, including K neighbor class
GraphCut_matlab
- graph cut 优化算法的最新版本，包含和Matlab接口，已编译，以及自己的一个简单测试例子程序MyTest，还有一篇经典论文及自己的读书笔记-graph cut optimization algorithm of the latest version, includes and Matlab interface has been compiled, and their example of a simple test program MyTest, there is a classic
Using_GPIB_interface_HP3582A
- 利用GPIB接口实现HP3582A频谱仪的自动测试-Using GPIB interface HP3582A spectrum analyzer automatic test
floyd
- C语言实现弗洛伊德路径搜索，同时为了提供接口，使用命令行方式给出原始矩阵地址，并且也已txt文本形式将结果保存。测试效果：一个需要在MATLAB中运行8秒的矩阵，在使用该程序时，总共只用了5秒（MATLAB初始化数据+调用该程序+该程序运行+返回至MATALB所用的时间）。而在MATLAB中使用该程序与调用函数相差不大。-C language Freud path search, and in order to provide an interface, use the command line
VC_Matlab-mixed-programming
- 为实现合成孔径雷达（SAR）图像分类算法的测试与评估，将VC/Matlab 混合编程技术应用到SAR 图像分类平台开发中，分析与 比较了4 种VC/Matlab 混合编程方法及各自优缺点，并着重研究了基于组件对象模型（COM）的VC/Matlab 混合编程方法。使用Matlab COM 编译器创建了SAR 图像分类算法组件，在VC 中调用其导出的接口函数。在此基础上，完成了SAR 图像分类平台的实例开发且 可脱离Matlab 环境运行。实验结果表明，该方法较好地发挥了VC 与Matl
nd33
- 测试技术中MATLAB与VC_接口编程方法.The testing technology of MATLAB and VC _ interface programming method.-The testing technology of MATLAB and VC _ interface programming method.
MexDemo
- 使用vc6.0与matlab 2010b联合编程，并且测试通过 接口函数的编写-vc6.0 matlab 联合编程
Fitting
- 值得学习和工程使用的拟合算法，经过测试，接口简单，标准C/C++；-Worth learning and engineering fitting algorithm has been tested, the interface is simple, standard C/C++
fis
- /* * 这是修改过后的fis.c模糊推理系统库函数，可以移植C/C++环境使用，在VS2010的MFC环境经过测试 * 1、将fis.c文件拷贝到项目中； * 2、修改VS2010的配置属性，项目->属性->C/C++->预处理器->预处理器定义，添加 * _CRT_SECURE_NO_WARNINGS * 3、在【解决方案资源管理器】中选中fis.c文件，单击右键的属性 * 【配置属性】->【常
UnZip
- 用C++实现zip压缩解压缩，主要是利用第三方源码接口，自己封装了一个压缩函数，和解压函数。使使用操作简单化。编译器是 VS2010，在MFC工程下测试的。-In C++ zip compression and decompression is to use a third-party source interface encapsulates a function of compression and decompression functions. The compiler is VS201
biTree_PetManage
- 关于二叉树的示例程序。包括二叉树的接口及其实现，测试程序等。经过CFree编译、验证成功。包含工程文件。-About binary sample program. Including binary interface and its implementation, testing procedures. After CFree compilation, verification was successful. Including engineering documents.
test_QUEUE
- 队列-（FIFO）的实现一种示例，包括接口文件及其实现文件，测试文件等。在CFree下验证成功，包括CFree工程文件-Queue- (FIFO) to achieve one example, includes interface files and implementation files, test files. Verification is successful in CFree, including CFree project file
ls
- 系统辨识中最小二乘辨识的系列方法函数接口，包括LS，RLS，RELS，IV，GLS等，提供一种数据测试实例。-Series function interface system identification method of least squares identification, including LS, RLS, RELS, IV, GLS, etc., to provide a test case data.
C-Interfaces-And-Implementations
- 将一些数据结构在C中用接口技术组织好，通过main函数统一测试，包括二叉树，AVL树，链表，五种排序等。main函数为测试。-Some of the data structure in C interface technology to realize
-Optimal-Power-Flow
- 首先介绍了辐射状配电网三相潮流计算方法，对几种常用的配电网潮流计算方法进行了对比分析，着重介绍了配电网潮流计算中常用的前推回代法的基本原理，并利用Matlab仿真软件编写了相应的潮流计算程序，通过33母线系统对计算程序进行了仿真验证。然后介绍了含弱环网的配电网潮流计算的处理方法，编写了相应的仿真计算程序，并通过算例仿真予以验证。接着介绍了分布式电源并网的几种接口模型以及分布式电源在潮流计算中的数学模型，分析了在潮流计算过程中PQ、PV、PI节点的处理方法，特别是对PV节点的处理方法进行了详细的介
BCI_MI_CSP_DNN
- BCI_MI_CSP_DNN是一种基于matlab的运动图像脑电信号分类程序。 基于matlab深度学习工具箱编写了BCI_MI_CSP_DNN程序 本程序的原理基于CSP和DNN算法 这个程序的性能是基于BCI竞赛II数据集II 提出了一种基于深度学习的运动图像脑电信号分类方法。在预处理原始脑电图信号的基础上，采用共空间模型(CSP)方法提取脑电图特征矩阵，并将其输入深度神经网络(DNN)进行训练和分类。我们的工作在BCI Competition II Dataset III上进行了实