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MIMO_Rayleigh_fading_Capacity
MIMO Rayleigh fading Capacity
- 2020-11-01 10:29:54下载
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CPrimerPlus第6版中文版代码
c primer plus 中文版课本中代码(Codes in Chinese C Primer Plus)
- 2020-06-22 03:40:02下载
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hsolpsav
采用重叠相加法和重叠保留法求 通过系统 的响应，其中圆周卷积长度N=8。(The use of overlapping and duplication of the sum of reservation method response through the system, in which the length of the circumference convolution N = 8.)
- 2008-05-22 21:24:25下载
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新标准C++习题解答
新标准C++程序设计教程/重点大学计算机专业系列教材配套习题解答(New Standard C++ Programming Course/Solutions to Exercises in Computer Series Textbooks of Key Universities)
- 2021-01-05 20:38:53下载
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chap5 Matlab Code
说明： 基于动力学学模型的轨迹跟踪控制，无人驾驶车辆模型预测控制第二版第五章(Trajectory tracking control based on dynamics model, Chapter 5 of model predictive control of driverless vehicle)
- 2020-05-07 21:35:51下载
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593753 SQL必知必会（第4版）带源码
说明： sql学习必备材料，讲解通俗易懂，很有层次，内容丰富(This book is SQL learning materials and understanding very easy and very hierarchical and riching in content)
- 2020-06-25 16:20:01下载
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matlab_hinf_lubang
H无穷鲁棒控制的一些实例与教程，其中包括程序文件以及pdf文件，适合初学者学习(H u65E0 u7A77 u9C01 u659 u659 u4E09 u4E09 u4E2 U53CApdf u6587 u4EF6 uFF0C u9002 u5206 u5216 u5B66 u8005 u5B66 u4E60)
- 2017-05-18 20:49:47下载
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C++ Primer Plus-Addison Wesley (v.6)
说明： 很不错的基础教程，英文版的，是文字排版，非扫描的，非常清晰。(Very good basic tutorial, the English version, text typesetting, non scanning, very clear.)
- 2020-06-23 02:20:02下载
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《无人驾驶车辆模型预测控制》原书配套代码
说明： 《无人驾驶车辆模型预测控制》书籍源代码，书中代码详尽。(<Model predictive control of unmanned vehicle>Book source code)
- 2021-04-04 16:19:05下载
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Sparse image and signal processing
这本书在稀疏的多尺度图像和信号处理提出了艺术状态，包括线性多尺度变换，如小波，脊波和曲波变换、非线性、多尺度变换基于中值和数学形态学算子。最近的稀疏性和形态多样性的概念描述和利用各种问题，如去噪，反问题正规化，稀疏信号分解，盲源分离，压缩感知。
这本书的理论和实践研究相结合的领域，如天文学、生物学、物理学、数字媒体应用和取证。最后一章探讨了信号处理中的一个范式转换，表明以前的信息取样和提取的限制可以用非常重要的方法加以克服。
MATLAB和IDL代码伴随这些方法和应用程序重现。
实验并说明了在相关网站上可下载的研究的推理和方法。(This book presents the state of the art in sparse and multiscale image and signal processing,
covering linear multiscale transforms, such as wavelet, ridgelet, or curvelet transforms,
and non-linear multiscale transforms based on the median and mathematical
morphology operators. Recent concepts of sparsity and morphological diversity are described
and exploited for various problems such as denoising, inverse problem regularization,
sparse signal decomposition, blind source separation, and compressed sensing.
This book weds theory and practice in examining applications in areas such as astronomy,
biology, physics, digital media, and forensics. A final chapter explores a paradigm
shift in signal processing, showing that previous limits to information sampling and
extraction can be overcome in very significant ways.)
- 2018-02-03 10:52:17下载
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