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MATLAB数值类综合算法常用数值计算工具包
MATLAB 数值类综合算法常用数值计算工具包龙贝格算法.改进欧拉法.龙格库塔方法.复合辛普森,Matlab数学建模工具箱以及众多实例.常用算法 如遗传算法精解、模拟退火算法、Floyd算法.分治算法.动态规划.组合算法.贪婪算法等等。
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matlab程序信噪比
信噪比是基于matlab超声去噪的一个程序，用于检测去噪的效果
- 2020-12-01下载
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基于Socket的网络聊天软件设计与实现
基于Socket的网络聊天软件设计与实现基于Socket的网络聊天软件设计与实现基于Socket的网络聊天软件设计与实现基于Socket的网络聊天软件设计与实现基于Socket的网络聊天软件设计与实现
- 2021-05-07下载
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最大似然估计matlab
用matlab模拟最大似然估计算法。对初学者会很有帮助。
- 2021-05-06下载
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Android集成消息推送之MQTT
完美的处理MQTT初学者遇到的问题，mqtt采坑记录，处理了自动断开重连问题，以及切换网络断开重连问题。
- 2020-12-11下载
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ssm+mysql的网上商城系统(附数据库脚本和说明)
ssm+mysql的网上商城系统，前台商品的展示，添加购物车，结算，商品评价；后台添加商品信息及图片，广告管理，基本的统计功能
- 2020-11-27下载
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基于MFC的Cohen-Sutherland直线裁剪算法
基于MFC的Cohen Sutherland直线裁剪算法程序
- 2020-11-30下载
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纯电动汽车整车控制器完整解决方案
一份关于纯电动汽车整车控制器解决方案的文档，希望对大家有用图概述■主要功能■整车能量协调控制DC/DCTPMsChargeLDM■整车附件控制BMSBCU整车故障诊断与处理HV/BMS CANFunction CANInverterMotor EnableMotor enable■车辆状态监视与控制TractionGeneratorDrive CANMotor■整车自定义功能VCUEMSHCU)K…”ABS/ESP■必要性System■协调各部件控制器Inputs优化车辆性能,提高驾驶舒适性■减小动力系统变更、优化的难度及工作量■缩短新车型开发的周期助力.汽车电子概述驾驶员方向盘油门制动选档器VDN/R总调度模块信号上信输下作能附充故号电模件电障输处管式管控管诊出入理管制理断处VCU驱↓使能信号状态反馈驱动制动动电机转矩控制N路面阻力A国助力.汽车电子概述■VcU控制器特点■整车厂最容易也是必须掌握的核心技术之■车载能源系统■驱动系统■控制系统■通过√CU能掌握、控制整车的网络架构、定义各个子系统的功能■各整车厂定制开发,但可以规划统一平台■开发周期短,开发难度可控■工作环境相对较好,系统可靠性较高www.hirain.com■可兼容PHEV和EV车型助力.汽车电子图目录VCU功能概述VCU系统开发恒润现有的∨CU开发平台VCU相关的工具和服务总结及经验介绍助力.汽车电子汽车电子产品开发流程概念提出/批准隹项目批准原型试生产发布策划产品设计开发过程设计与开发L产品及过程确认生产项目准备〉S0阶段s1阶段s2阶段s3阶段)量产S0阶段(Demo)S1阶段(DEV)s2阶段(DV)S3阶段(PV)●D/ PFMEA● DEMEA●模块冻结●模块调整●方案设计●s2样件设计● PEMEA●物料选择和认可●s0样件设计●s样件加工)●试验持0S样件设计●s0样件试制●S2样件测试生产支持°●s1样件加工●s2样件试验S样件测试集成测试助力.汽车电子汽车电子产品开发流程系统工程产品研发管理产品需求开发产品确认项目计划方案设计集成验证确认一需求产品需求监控与控制跟踪项目进展信息设计二需求设计实现样件试制验证二需求跟踪跟踪风险管理实现一需求跟踪求管理需求跟踪矩阵需求变更控制)管理文件记录产品文件和记录测量数据支持配置管理过程及产品质量保证N测量分析助力.汽车电子汽车电子产品开发流程一系统系统需求系统确认系统功能系统测试系统分解分系统集成■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■总体需求分析单系统确认产品组件结构分解单系统集成功能模块设计模块测试组件组件实现组件助力.汽车电子汽车电子产品开发流程—策略x00 AOED AZ 2003功能设计标定测试与验证快速控制原型硬件在回路仿真目标代码生成助力.汽车电子
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基于光滑粒子流体动力学（SPH）的流体模拟方法—杯中水的模拟
干货！这是本人基于光滑粒子流体动力学做的一个杯中水的模拟，比较成功！两年的sph学习不容易，今天特意拿出来与你们分享——sph方法的编程核心技巧！
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局部均值分解与经验模式分解的对比研究
介绍了一种新的非平稳信号分析方法———局部均值分解(Localmean decomposition,简称LMD) 。LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF ( Product function)分量之和,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。本文首先介绍了LMD方法,然后将LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD ( Emp irical mode decomposition)方法进行了对比,结果表明在端点效应、迭代次数等方面LMD方法要优于EMD方法。
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