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YUV合成, YUV裁剪, YUV_to_JPEG 纯c语言编写
对比使用jpeglib.h, 调用jpeglib压缩,相同质量.jpeglib库的调用,消耗1s 时间才合成.使用纯c算法,使用0.3s
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eeglab工具箱
用于脑电分析，功率谱分析等
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矩阵乘法串行并行算法
512*512的矩阵，实现并行算法分行，分列，分块的做法以及串行算法的实现
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模型阶次辨识（算例及matlab程序）
一、 利用行列式比估计模型的阶次 2二、 利用残差的方差估计模型的阶次 3三、 利用Akaike准则估计模型的阶次 4四、 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 5五、 根据Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 7附录1 利用行列式比估计模型的阶次 9附录2 利用残差的方差估计模型的阶次 11附录3 利用Akaike准则估计模型的阶次 13附录4 利用最终预报误差准则估计模型的阶次 15附录5 利用Hankel矩阵的秩估计模型的阶次 17
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载波跟踪锁相环matlab程序
利用matlab仿真实现航天通信领域的载波锁相环，自产生2psk调制信号，载噪比，中频等信息可调，用于验证在不同输入信号环境下锁相环的跟踪性能。
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allan方差的MATLAB实现
大部分是allan方差的MATLAB实现，11种，全死网上下的，仅供参考
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CCS for 6000教程.doc
【实例简介】第一章 CCS概述 1
1.1 CCS概述 1
1.2 代码生成工具 3
1.3 CCS集成开发环境 5
1.3.1 编辑源程序 5
1.3.2创建应用程序 6
1.3.3 调试应用程序 6
1.4 DSP/BIOS 插件 7
1.4.1 DSP/BIOS 配置 7
1.4.2 DSP/BIOS API 模块 8
1.5 硬件仿真和实时数据交换 10
1.6 第三方插件 13
1.7 CCS文件和变量 14
1.7.1安装文件夹 14
1.7.2文件扩展名 14
1.7.3环境变量 15
1.7.4增加DOS环境空间 16
第二章 开发一个简单的应用程序 17
2.1 创建工程文件 17
2.2 向工程添加文件 19
2.3 查看源代码 21
2.4 编译和运行程序 23
2.5 修改程序选项和纠正语法错误 24
2.6 使用断点和观察窗口 26
2.7 使用观察窗口观察STRUCTURE变量 28
2.8 测算源代码执行时间 29
2.9 进一步探索 31
2.10进一步学习 31
第三章 开发DSP/BIOS程序 32
3.1 创建配置文件 32
3.2 向工程添加DSP/BIOS文件 34
3.3 用CCS 测试 36
3.4 测算DSP/BIOS代码执行时间 38
3.5 进一步探索 40
3.6 进一步学习 40
第四章 算法和数据测试 41
4.1 打开和查看工程 41
4.2 查看源程序 43
4.3 为I/O文件增加探针断点 45
4.4 显示图形 47
4.5 执行程序和绘制图形 48
4.6 调节增益 50
4.7 观察范围外变量 51
4.8 使用GEL文件 53
4.9 调节和测试PROCESSING函数 54
4.10 进一步探索 56
4.11 进一步学习 57
第五章 程序调试 58
5.1 打开和查看工程 58
5.2 查看源程序 60
5.3 修改配置文件 63
5.4 用EXECUTION GRAPH查看任务执行情况 66
5.5 修改和查看LOAD值 67
5.6 分析任务的统计数据 70
5.7 增加STS显式测试 72
5.8 观察显式测试统计数据 73
5.9 进一步探索 75
5.10 进一步学习 75
第六章 实时分析 76
6.1 打开和查看工程 76
6.2 修改配置文件 77
6.3 查看源程序 79
6.4 使用RTDX控制修改运行时的LOAD值 81
6.5 修改软中断优先级 84
6.6 进一步探索 85
6.7 进一步学习 85
第七章 I/O 86
7.1 打开和查看工程 86
7.2 查看源程序 87
7.3 SIGNALPROG应用程序 90
7.4 运行应用程序 91
7.5 使用HST和PIP模块修改源程序 93
7.6 HST和PIP资料 96
7.7 在配置文件中增加通道和SWI 97
7.8 运行修改后的程序 100
7.9 进一步学习 100
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PWM占空可调节verilog例程
本例子中使用时钟为24M,输出的频率为6khz,pwm信号占空比可调节为10% 18% 26% %32 %40 50% 58% 66% 74% 82% 95% ;inc dec实现加减占空比。加到95%时不在增加，减到10%时也不在减，
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用于车牌字符识别的SVM算法
支持向量机(SVM)是2O世纪9O年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法，此方法能够在训练样本很： 的情况下达到很好的分类推广能力。本文应用SVM 算法时车牌中的汉字字符进行识别，无字符特征提取提高了识别速度，并且可得到较高的识别率。实验讨论了SVM 算法用于字符识别时，不同的核函数时识别率的影响。实验结果表明，用SVM 算法进行车牌字符识别具有较高的识别率。
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PETSC_用户指南.doc
【实例简介】Petsc 简易版的操作指南，适合初学者，也适合查阅相关的函数
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