搜索资源列表
yusuan
- - 严蔚敏《数据结构(c语言版)习题集》 参考答案 [数据结构与算法——面向对象的C++设计模式.rar] - 本书的主要内容是数据结构和算法的基本原理－－这是设计大而复杂的软件产品所必须具备的基础 [课程设计稀疏矩阵运算器.zip] - 数据结构的课程设计---稀疏矩阵运算器 希望可以给大家参考 [ARMprogramoptimize.rar] - ARM程序设计优化策略与技术 很不错和大家分享 [稀疏矩阵的运算器.zip] - 稀疏矩阵的运算器 [基本要求] 以“带
zhuomian
- - 严蔚敏《数据结构(c语言版)习题集》 参考答案 [数据结构与算法——面向对象的C++设计模式.rar] - 本书的主要内容是数据结构和算法的基本原理－－这是设计大而复杂的软件产品所必须具备的基础 [课程设计稀疏矩阵运算器.zip] - 数据结构的课程设计---稀疏矩阵运算器 希望可以给大家参考 [ARMprogramoptimize.rar] - ARM程序设计优化策略与技术 很不错和大家分享 [稀疏矩阵的运算器.zip] - 稀疏矩阵的运算器 [基本要求] 以“带
xishujuzhen1
- 稀疏矩阵算法设计-sparse matrix algorithm design
SpareMatrix
- 稀疏矩阵的抽象数据结构的算法的实现，首先声明一个类，在该类的基础上实现数据的存储与矩阵的转置-sparse matrix of the abstract data structure of the algorithm to achieve and be the first to declare a class, In such on the basis of data storage and matrix transpose
稀疏矩阵乘法运算的十字链表实现
- 稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。本文利用稀疏矩阵“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。通过采用标准C++语言设计实现了矩阵的乘法运算器。稀疏矩阵的乘法运算可用于解决许多实际的应用问题.提出一种新颖的稀疏矩阵相乘算法,算法实现中将计算单元由单个元素扩展至行向量,避免了矩阵的转置,减少了扫描次数。利用十字链表表示稀疏矩阵，再将建立好的两个相同行列数的稀疏矩阵进行相乘运算。
稀疏矩阵
- 稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。本文利用稀疏矩阵“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。通过采用标准C++语言设计实现了矩阵的乘法运算器。稀疏矩阵的乘法运算可用于解决许多实际的应用问题.提出一种新颖的稀疏矩阵相乘算法,算法实现中将计算单元由单个元素扩展至行向量,避免了矩阵的转置,减少了扫描次数。利用十字链表表示稀疏矩阵，再将建立好的两个相同行列数的稀疏矩阵进行相乘运算。
Matlabjiedianyouhua
- 将潮流计算公式矢量化处理,利用Matlab编写潮流程序,并将Matlab的m文件编译成COM组件,可简单实现 Matlab和其它语言的混合编程。通过简单的函数调用即可完成如稀疏、解方程等一系列数学运算,并可轻易实现相关图形的 绘制。潮流计算中采用AMD算法对修正方程系数矩阵进行节点优化,并采用LDLT算法进行求解,有效地减少了注入元,计 算速度成倍提高。在混合编程的模式下,提高了程序开发速度、程序可靠性、计算效率和保密性。 -Formula for calculating the
TherealizationofParallelLUfactorizationbasedonFPGA
- 本文首先介绍了稀疏矩阵的特点和研究稀疏矩阵分解的意义，接着讨论了稀疏矩阵各种快速算法并给出了本文所采用的方法。在此基础上详细说明了稀疏矩阵模拟排序算法，直接LU分解算法，符号LU分解算法，数值LU分解算法及这些算法在FPGA上的实现过程。最后为充分发挥FPGA作为一种可编程逻辑器件的优势，将单核数值LU分解扩展为多核并行LU分解结构，并使用BDB矩阵对该结构进行了验证，给出并分析了实验结果。-Firstly,the characteristies and research value of sp
matrix-transpose-operation
- 稀疏矩阵的三元组存储及其转置运算。使用三元组存储以下稀疏矩阵，并使用3种转置算法进行转置。转置方法1：直接交换行列，再排序。 转置方法2：执行n次扫描。 转置方法3：快速转置。-Triple store sparse matrix transpose operation.Using a sparse matrix, the following triple store and use three kinds of the permutation algorithm to transpose.Th
Short-duration-power_CS
- 根据压缩传感(Compressed Sensing，cs)N论，首次提出了短时电能质量扰动信号的压缩采样方法，该方法突破了奈奎斯特采样频率的限制，实现了低于奈奎斯特采样频率的低速率采样。文中对比分析了CS理论与传统采样理论，研究了cS短时电能质量信号压缩采样的实现方法，包括：测量矩阵的构建、稀疏基的选取和电能质量信号快速贝叶斯匹配追踪重构算法(FBMP)-Compressed sensing ( Compressed Sensing , cs ) N theory , first propose
Compression-perception-theory-
- 压缩感知理论及其研究进展,文综述了cs理论框架及关键技术问题，并着重介绍了信号稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法三个方面的最新进展，是一篇综述。-Compression perception theory and research progress, cs paper reviews the theoretical framework and key technical issues and focuses on the latest developments signal sparse tran
larc-of-speech-enhancement
- 基于字典的语音增强中稀疏编码计算稀疏矩阵的一种改进算法，称作larc-Dictionary-based computing sparse coding speech enhancement sparse matrix, an improved algorithm, called larc
KSVD-of-speech-enhancemant
- 基于字典学习的语音增强中字典更新的算法，称作近似K-SVD算法，其中包含了OMP算法用于稀疏编码计算系数矩阵-Dictionary-based learning dictionary speech enhancement algorithm update, called approximate K-SVD algorithm, which contains the sparse coding algorithm is used to calculate the coefficient matri
11
- LSA的第一步是要去创建词到标题（文档）的矩阵。在这个矩阵里，每一个索引词占据了一行，每一个标题占据一列。每一个单元（cell）包含了这个词出现在那个标题中的次数。例如，词”book”出现在T3中一次，出现在T4中一次，而”investing”在所有标题中都出现了一次。一般来说，在LSA中的矩阵会非常大而且会非常稀疏（大部分的单元都是0）。这是因为每个标题或者文档一般只包含所有词汇的一小部分。更复杂的LSA算法会利用这种稀疏性去改善空间和时间复杂度。-The Little Book of Com
压缩感知
- 本文分别以稀疏基有离散余弦变换基（DCT）和快速傅立叶变换基（FFT）做为稀疏基，高斯随机矩阵、部分哈达玛矩阵为测量矩阵，L1范数、正交匹配追踪算法（OMP）为重建算法进行压缩感知算法实现。(In this paper, DCT and FFT are used as sparse basis, Gauss random matrix and partial Hadamard matrix are used as measurement matrix, L1 norm and OMP are u