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  1. 编程语言:QT
  2. 代码类别:matlab
  3. 发布时间:一年内
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1. Cooling-fan-reliability

  冷却风机的可靠性、故障机制、加速寿命测试和性能(Cooling fan reliability- failure criteria accelerated life testing modeling and qualification)

3
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64
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2013-05-04发布

2. Costas

  Matlab下的costas载波提取程序 (The costas under Matlab carrier extraction procedures)

48
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2012-11-17发布

3. ROBOT_FIGHTER

  本程序为类人机器人的一个运动学正解程序,非常好的参考程序,可以继续在上面扩充(This program is a humanoid robot kinematics program, very good reference program, you can continue to expand in the above)

20
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2011-06-04发布

4. matlab_inverse-kinematics

  已知串联机构各个构件的运动,求取其运动所需的力,和其运动学逆解计算(Serial mechanism known to all members of the movement, the force required to strike the motion, and the calculation of inverse kinematics)

28
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2011-06-03发布

5. visitorsrc

  qt的一个设计模式 内有详细注解 是学习QT的很好的小例子(qt a design pattern with detailed annotations are a good learning small example of QT)

7
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2011-05-06发布

6. ele

说明:  自动化测试工具,便于自动化测试的实现,忘下载(automation testing)

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2011-04-06发布

7. CircuitAnalysiswithMATLAB

  circuit analysis with matlab

11
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2010-11-11发布

8. 1110000

  用ADS和matlab进行了PLL的仿真实现,对与PLL的学习有一定的作用(Carried out with the ADS and the PLL matlab simulation realization, and the PLL has a role in learning)

8
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2010-10-12发布

9. Nouveaudossier

  code matlab permet simulation de algorithmes par matlab dans les domaine de communications mobiles

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2010-05-07发布

10. rbf_atrifical_neual_networks

说明:  ① 样本数据从MATLAB命令窗口或新建一M文件作为数据输入文件,样本输入变量名为samin,样本输出变量名samout 样本个数和每个样本的维数可任意,样本输出的个数与样本个数应一致,即保证每个样本都对应一个期望输出,但每个输出的维数不要求与输入的维数相同,可任意; ② 聚类中心的个数(即基函数的个数)可根据实际情况调整;同样可调整参数的还有重叠系数、聚类中心最大更新次数、聚类中心更新终止误差; ③ 训练结束后进行测试时,要求输入的测试数据与样本具有相同的维数,测试数据的个数可任意; ④ 如果训练样本是二维的,则数据中心聚类的结果可用一平面图显示出来;同样测试数据的输出是一维的话也可显示出来; (RBF artifical neual networks)

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2010-04-22发布

11. matlabwavelet

说明:  matlab 小波去噪的程序 系转载 欢迎大家批评指正(matlab&wavelet)

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2010-03-26发布

12. mysteryofcode

   编码的奥秘,一本从无到有的计算机教材,从事计算机人士的必读读物。(Coded mystery a computer from scratch teaching materials are required reading in computer books.)

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2010-03-08发布

13. multi-Lantern

  多路彩灯,自己编的,大家可以参考!不是很好,请见谅(Multi-Lantern own compiled, we can refer to! Not very good, please forgive me)

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2009-12-04发布

14. 2008042021243274

  非常好的资料,很难找到哦,不要错过了啊,错过就没有机会了(VERY GOOD DOCUMENT IF YOU DON T BELIEVE ME, YOU CAN LOOK INSIGHT)

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2009-11-09发布