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一、算法 二、C语句概述 三、C 程序的基本结构
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一、概述 将机件表面按其实际形状和大小,摊平在一个平面上,称为机件表面展开。展开后所得到的平面图 形,称为该机件表面的展开图。画展开图的实质就是根据立体的投影图,求出立体表面展开后的实形。 求立体表面展开后实形的方法有图解法和计算法两种。图解法是根据展开原理得到的,关键是求线段的 实长和曲线的展开长度,而计算法是用解析计算代替图解法中的展开作图过程。本节只介绍图解法
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18.1求数组中的最大值 18.1.1基本思路与实现 18.1.2实例 18.2将数组元素排序 18.2.1现实算法与程序算法的不同 18.2.2冒泡排序
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1.相对挥发度定义; 2.理想溶液的相平衡方程; 3.物料衡算式; 4.三条操作线方程; 5.热状态参数的确定; 6.回流比与最小回流比的计算 7.理论塔板数计算,图解法,逐板计算法, 捷算法
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4.1 二维线画图元的生成 4.2 二维填充图元的生成 4.3 反混淆算法
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通过本单元的学习,了解、掌握有关排序的: ⚫ 基本概念: –排序、排序分类、算法稳定性 ⚫ 典型的排序算法 –插入排序、选择排序、交换排序 –快速排序、归并排序 –5种排序方法
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为提高复杂环境下红外小目标的检测效率,将图像分为平坦区域、边缘区域和小目标区域三种区域,并针对三种成分的特点,提出基于拉普拉斯金字塔的非线性局部滤波检测方法.首先将图像进行高斯金字塔分解,将高斯低通金字塔与原图像尺寸匹配后,相减并进行阈值操作,抑制平坦区域;其次将标记像素灰度值与其周围环域均值的最小差作为指标,滤除边界区域;最后将非线性局部滤波结果生成相应的拉普拉斯金字塔各层系数,重构得到高对比度的检测图像,利用邻域特点剔除孤立噪声点并通过简单阈值标记红外小目标.实验结果表明:与现有其他算法相比,该检测算法能够对复杂背景有效抑制,检测速度快
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研究了双层网络学习控制系统的带宽调度优化问题.为了合理分配子系统的带宽,引入了网络定价体系和动态带宽调度方法,建立了非合作博弈模型,从而将网络控制系统的网络资源分配问题转换为非合作博弈竞争模型下的Nash均衡点求解问题.在此基础上,采用粒子群优化算法得到此框架下的纳什均衡解,并进一步给出了网络控制系统的时间片调度方法.仿真结果表明了所提方法的有效性
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在前九章,我们主要是介绍一些数字图象处理的基本原理和算法,很多细节 和优化的算法都没有提,所以程序的通用性和效率并不理想。其实有很多优秀的 图象处理编程工具,功能强大,速度很快。在实际的编程中,可以调用它们提供 的功能来满足我们自己的需求,提高了编程效率和代码的正确性
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