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stack
- 使用了两个栈存储数据，实现了加减乘除及乘方运算
带通fir设计及图形显示比较
- 数字带通滤波器的设计过程。共3个源程序。其中，dos.cpp为带通FIR的源程序，其中的滤波器阶数n，滤波器的低频fln，滤波器的高频fhn，窗函数w，可以按照自己的要求改变。这里采用的是汉宁窗。主函数main.cpp实现输入与fir的h(n)的卷积，输出结果Y(n)，并将其存储在y.txt中。最后，graphics.cpp从y.txt读取数据，再由语句画出波形，可以清楚地看出计算结果是否正确，并进行比较。-digital band-pass filter design process. A t
DS03
- 稀疏矩阵运算器，实现稀疏矩阵的加法、减法、乘法、和转置运算，有输入界面（图形或文字界面都可），能区分加法、减法、乘法和转置；能处理任意输入的典型数据和进行出错数据处理（例如乘法，当第一个矩阵的列数不等于第二个矩阵的行数时）；必须采用三元组作存储结构，不能采用数组等形式；输出要求用矩阵的形式输出（即习题集136页的形式），当第一个矩阵的行数不等于第二个矩阵的行数时，注意如第三个乘法的形式输出-Sparse matrix operations, which realizes the sparse m
101115
- 有输入界面（图形或文字界面都可），能区分加法、减法、乘法和转置；能处理任意输入的典型数据和进行出错数据处理（例如乘法，当第一个矩阵的列数不等于第二个矩阵的行数时）；必须采用三元组作存储结构，不能采用数组等形式；输出要求用矩阵的形式输出（即习题集136页的形式），当第一个矩阵的行数不等于第二个矩阵的行数时，注意如第三个乘法的形式输出 -The input interface (graphical or text interface can be), to distinguish between
FFT1D
- FFT的奈奎斯特频率为 ，（ 为采样间隔）实际上的FFT变换点数要求为2的n次幂，各点所对应的频率是从 到 ，求出 后，可以用 ，这里N为FFT变换的点数。如变换点数为2048，由于对称性，实际有用的点数为1024个。 在该程序中，做完富氏变换后，已经将数据按照频率从0到 到0的顺序排好。 在运行结果中，只需存储左下角的1/4区域的数据即可。 -FFT of the Nyquist frequency, (for the sampling interval) is actually
FFT2D
- 2dFFT的奈奎斯特频率为 ，（ 为采样间隔）实际上的FFT变换点数要求为2的n次幂，各点所对应的频率是从 到 ，求出 后，可以用 ，这里N为FFT变换的点数。如变换点数为2048，由于对称性，实际有用的点数为1024个。 在该程序中，做完富氏变换后，已经将数据按照频率从0到 到0的顺序排好。 在运行结果中，只需存储左下角的1/4区域的数据即可。 -2dFFT of the Nyquist frequency, (for the sampling interval) is actua
exp10
- 图的实现由Graph类完成。类中，图数据结构采用邻接 表实现。邻接链表中的节点用一个数据对表示，第一个域 用来保存和连接第i个节点边的另一端的节点编号，第二个 域用来保存该边的权值。另外用一个辅助数组来存储各节点 的评分值。-Figure achieved by the Graph class is completed. Class, graph data structure using adjacency Table implementation. Adjacen
kNN
- kNN分类算法——将没有分类标签的数据与样本集合中所有的数据一一进行距离计算， 然后提取最相似的K个数据，这个K个数据中分类标签出现最多的分类就是新数据的分类标签。 优点：简单有效，缺点：耗费存储空间，非常耗时，无法给出任何数据的结构信息。 这个程序是采用python缩写，注释比较多，自己加的-kNN classification algorithm: no data and sample collection of all data classification labels on