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... 帧，逐幅处理insign=win.*x(k:k+len-1);%Windowing加窗spec=fft(insign ... +xi(1:len1);x_old=xi(1+len1:len);k=k+len2;end%EOFforn=1:Nframesout=xfinal;N=length ...
... (uint8_tx,uint8_ty,uint8_twidth,uint8_theight,uint8_tBMP,uint8_tmode){uint8_ti,j,k;uint8_ttmp;for(i=0;i'lt;height ... [i*((width+7)/8)+j];}for(k=0;k'lt;8;k++){if(tmp'amp;(0x80&apos ...
... ;}voidMaxMin(SeqList*L,DataType*max,DataType*min,int*k,int*j){inti;*max=L-'gt;data ... ;data;*j=i;}}}intmain(){intmax=0,min=0,k=0,j=0;CreateList('amp;mylist);InsertList ...
... [0]=middleValueFilter(250);uint16_tmiddleValueFilter(uint16_tN){uint16_tvalue_buf;uint16_ti,j,k,temp;for(i=0;i'lt;N ...
... ;char*P_Char='amp;gstrltemp[0];inti,j,k,l;u16x,y;switch(SCUtype){caseMainScu2://Home示波器 ... (j==0)tempstart=i;elseif(j==1){k=i-tempstart;if(k'gt;150)break;wavenum=150 ...
... ;specularstrength"",0.9);,",..."set(k,""specularexponent"",25);,",..."set(k,""backfacelighting"",""unlit ...
... 学习最简单的算法：K邻近算法；K邻近（K-NearestNeighbors,KNN）算法是 ... 样本最接近（最相似）的K个样本（即最近邻）。 ... ，将该未标记样本分配给K个最近邻中最常见的类别 ... 包括欧式距离、曼哈顿距离等。K是KNN算法的一个关键参数， ... 最终预测的准确性。选择合适的K值通常通过交叉验证来确定， ...
... 值滤波算法intmiddleValueFilter(intN){intvalue_buf;inti,j,k,temp;for(i=0;i'lt;N ... ;lt;N-1;++j){for(k=0;k'lt;N-j-1;++k){//从小到大排序，冒泡法 ...
... ）：选用1.0~1.5W/m·K即可满足基本要求。中功率LED ... ）：推荐1.5~2.0W/m·K，提升散热效率。高功率LED ... ;1W）：建议选用2.0W/m·K以上材料，部分高端应用可用3.0~5.0W/m·K。二、选型注意事项导热≠散热 ...
... +Ki*sum(eforj=0tok)*dt+Kd*(e-e[k-1])/dt其中：u：当前时刻k的PID计算输出值。e：当前时刻k的误差。e[k-1]：上一时刻 ... (e)：从起始时刻到当前时刻k的误差累积和（即积分项 ...
