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RSS订阅转载 C++中static关键字用法详解
概述static关键字在c语言中比较常用，使用恰当能够大大提高程序的模块化特性，有利于扩展和维护。但是对于c语言初学者，static由于使用灵活，并不容易掌握。本文就static在c语言中的应用进行总结，供参考使用。错漏之处，请不吝指正。最后一节加入了c++面向对象中static的使用特性，当作拓展阅读。在程序中使用static变量1. 局部变量普通局部变量是再熟悉不过的变量了，在任何一个函数内部定义的变量（不加static修饰符）都属于这个范畴。编译器一般不对普通局...
2021-04-19 21:58:09
486
原创 内联函数详解
一、什么是内联函数 在C语言中，如果一些函数被频繁调用，不断地有函数入栈，即函数栈，会造成栈空间或栈内存的大量消耗。 为了解决这个问题，特别的引入了inline修饰符，表示为内联函数。 栈空间就是指放置程式的局部数据也就是函数内数据的内存空间，在系统下，栈空间是有限的，假如频繁大量的使用就会造成因栈空间不足所造成的程式出错的问题，函数的死循环递归调用的最终结果就是导致栈内存空间枯竭。下面我们来看一个例子：#include<iostream> using names
2021-04-19 16:56:24
4158
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转载 C++值传递、指针传递、引用传递的区别
值传递：形参是实参的拷贝，改变形参的值并不会影响外部实参的值。从被调用函数的角度来说，值传递是单向的（实参->形参），参数的值只能传入，不能传出。当函数内部需要修改参数，并且不希望这个改变影响调用者时，采用值传递。指针传递：形参为指向实参地址的指针，当对形参的指向操作时，就相当于对实参本身进行的操作引用传递：形参相当于是实参的“别名”，对形参的操作其实就是对实参的操作，在引用传递过程中，被调函数的形式参数虽然也作为局部变量在栈中开辟了内存空间，但是这时存放的是由主调函数放进来的实参
2021-04-19 15:59:14
338
原创 C++中指针和引用区别
一、概念指针 对于一个类型T，T*就是指向T的指针类型，也即一个T*类型的变量能够保存一个T对象的地址，而类型T是可以加一些限定词的，如const、volatile等等。 见下图，所示指针的含义：引用 引用是一个对象的别名，主要用于函数参数和返回值类型，符号T&表示T类型的引用。 见下图，所示引用的含义：二、指针和引用的区别是否需初始化 首先，引用不可以为空，但指针可以为空。 ...
2021-04-18 21:13:34
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原创 CSMA/CA与CSMA/CD
CSMA/CD是指带冲突检测的载波侦听多路访问，CSMA/CA 是指带冲突检测的载波侦听多路访问。首先，两者的应用场景不同，CSMA/CD主要应用于冲突检测相对较容易的以太网等介质，CSMA/CA主要应用于存在隐藏站等问题的无线网络中；其次，两者的着眼点不同，CSMA/CD主要通过在发送数据前进行信道检测，空闲时才发送，发送数据时检测信道一旦冲突立马停止发送并发送一个短的冲突信号帧，不能避免冲突的发生；CSMA/CA主要通过信道预约机制、RTS-CTS机制、ACK机制来尽量避免冲突的发生，但不能完全避免冲突
2021-04-18 18:37:03
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原创 计算机通信网络设备
repeater：中继器。一种将电信号从一个以太网电缆传播到另一个以太网电缆的设备。一个以太网的任何两个主机之间最多可能有两个中继器。中继器转发信号，而网桥(bridge）转发帧（frame)，路由器( router)和交换机(switch)转发分组(packet)。 bridge：网桥。一个将链路层的帧从一个物理网络转发到另一个网络的设备，有时也称局域网交换机。 switch：交换机。基于每个分组中的首部信息将分组从输入端转发到输出端的网络节点。与路由器的主要...
2021-04-18 18:35:33
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原创 距离向量算法与链路状态算法（RIP、OSPF）
RIP是指路由信息协议，基于距离向量算法；OSPF是指开放最短路径优先协议，基于链路状态算法。 D-V 算法中，每个节点只需要维护自身的距离向量，且只需要与自己相连的链路的状态，需要的存储空间小；而L- S 算法中每个节点都需要知道所有链路的状态，需要的存储空间大； D-V 算法中每个节点只需要把自己的信息传给相邻节点，收敛速度慢；而 L-S 算法中每个节点都需要在网络中广播自己的信息，以实现网络中每个节点都保存有整个网络完整的拓扑信息，收敛速度快； ...
2021-04-18 18:33:56
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原创 TCP与UDP
TCP是指传输控制协议，它提供可靠的字节流传输，并提供按序到达、流量控制、拥塞控制、多路分解（进程-进程）等功能。UDP是指用户数据报协议，他提供的是无连接的不可靠的数据包传输，仅在IP层尽力而为的服务之上增加了多路分解功能。...
2021-04-18 18:31:55
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原创 流量控制与拥塞控制
流量控制防止发送方发出的数据超出接收方的接收能力，拥塞控制防止过多的数据注入网络而造成交换机或链路超载。因此，流量控制是一个端到端的问题，而拥塞控制是主机如何同网络交互的问题。...
2021-04-18 18:28:49
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原创 全局变量与局部变量的作用域问题
作用域是程序的一个区域，一般来说有三个地方可以定义变量： 在函数或一个代码块内部声明的变量，称为局部变量。 在函数参数的定义中声明的变量，称为形式参数。 在所有函数外部声明的变量，称为全局变量。 C++程序的每一个名字，不论是变量名，函数名，类的名字等，都是有作用域的。大名鼎鼎的std就是标准命名空间，OpenCV有cv空间；是为了防止变量名称混淆而设置的作用域的一种。一个作用域是是用{ } 包起来的代码片段，变量在这个 { } 中声明的，也就只在这个作用域中发挥功效。
2021-04-18 12:37:03
591
转载 new和malloc的区别（详细）
1. 申请的内存所在位置 new操作符从自由存储区（free store）上为对象动态分配内存空间，而malloc函数从堆上动态分配内存。 自由存储区是C++基于new操作符的一个抽象概念，凡是通过new操作符进行内存申请，该内存即为自由存储区。而堆是操作系统中的术语，是操作系统所维护的一块特殊内存，用于程序的内存动态分配，C语言使用malloc从堆上分配内存，使用free释放已分配的对应内存。 那么自由存储区是否能够是堆（问题等价于new是否能在堆上动态分配内存），这取决于operato
2021-04-18 11:50:56
6845
原创 深拷贝与浅拷贝、深复制与浅复制
深拷贝和浅拷贝最根本的区别在于是否真正获取一个对象的复制实体，而不是引用。假设B复制了A，修改A的时候，看B是否发生变化：如果B跟着也变了，说明是浅拷贝，拿人手短！（修改堆内存中的同一个值）如果B没有改变，说明是深拷贝，自食其力！（修改堆内存中的不同的值）浅拷贝（shallowCopy）只是增加了一个指针指向已存在的内存地址，深拷贝（deepCopy）是增加了一个指针并且申请了一个新的内存，使这个增加的指针指向这个新的内存，使用深拷贝的情况下，释放内存的时候不会因为出现浅拷贝时释
2021-04-18 10:52:44
541
原创 浅析数据链路层的介质访问控制
摘 要：数据链路层为网络提供了介质访问控制的服务，介质访问控制服务解决的是当局域网（LAN）中公共信道出现信道资源竞争时，如何合理分配信道的使用权的问题。介质访问控制在实现方式上可以分为静态分配和动态分配两种，动态分配又可以分为随机访问和轮询访问两种。静态分配主要通过信道多路复用实现，包括FDM、TDM、WDM、CDM等方式；动态分配主要通过协议实现，其中随机访问协议包括ALOHA、CSMA、CSMA/CD、CSMA/CA等协议，轮询访问协议主要是令牌传递协议。本文主要详细讲述这几种介质访问控制的复用方式.
2021-01-24 16:10:23
2164
原创 线性规划问题可行域中的极点、方向与最优解
极点如果C为非空凸集，，不存在且和，使得成立则称为C的极点。如图，对于此非空闭凸集，红色点均为极点（）。从图中可以发现极点不能被任意两不同点的严格凸组合得到。如果C为非空闭凸集，C中至少含有一个极点，当且仅当C中不存在直线。方向C为中的闭凸集，，如果对于，都有，则称为C的方向。为C的方向，如果对于，都有，则称与方向不同。为C的方向，若，其中，则称为C的极方向。凸集C存在极方向，当且仅当C无界。（标准线性规划问题的其可行域）为非空多面体，则其极点集非空，且存在有限个极点
2020-12-30 16:30:45
11402
原创 基本可行解
基本概念线性规划问题的标准形式为：式中： 是目标化函数，称为约束方程，为变量非负约束。一般情况下，应有m<n。此时约束方程有无穷多组解，线性规划就是从这无穷多组解中寻找一组使目标函数值最小的最优解。线性规划问题的约束条件包括约束方程和变量非负约束两部分，对应的解也分基本解、基本可行解和最优解。其中基本解是只满足约束方程的解；基本可行解是同时满足约束方程和变量非负约束的解。基本可行解中能使目标函数值最小的称为最优解。线性规划问题如果有可行解，则必有基可行解，...
2020-12-30 13:12:05
4886
原创 凸优化问题最优解存在且唯一的条件
Weierstrass 定理令为的非空子集，在的所有点处下半连续。假设下列三个条件之一成立:(1)是紧集；(2)是闭集且是强制的；(3)存在一个标量，使得截集为非空紧集。那么，在上的最小值点的集合为非空紧集。最优解存在的条件在凸优化问题中应用Weierstrass 定理：引理1：如果凸优化问题的可行域为非空紧集，且在上连续，则最优解一定存在。引理2：已知函数连续，且其定义域为开集，那么其下水平集为紧集，当且仅当为强制函数。引理3：如果可行域(无约束优化问题)，连续且是强
2020-12-29 16:22:21
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原创 函数连续的概念与性质（包括强制函数）
令为一个函数，其中是的一个子集，是中的一个向量。如果存在一个向量，使得对于满足的每一个序列，都有收敛到，那么记。如果存在一个向量，使得对于满足且(对应地，)的每一个序列，都有收敛到，那么记[对应地，]。连续 对于函数，如果成立，则称函数在向量处连续（continuous）。左/右连续 对于函数，如果[对应地，]成立，则称函数在向量处右连续（right-continuous）[对应地，左连续（left-continuous）]。上/下半连续 ...
2020-12-29 12:47:40
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原创 集合的相关概念（开闭、有界无界、内点边界点等）
闭包、开集、闭集、有界、无界、紧集、邻域、内点、边界点及边界闭包 如果存在一个序列收敛到，那么称是的子集的一个闭包点或极限点。的闭包(closure)记为，是指的所有闭包点的集合。例如，闭包[1,10]内有无数个闭包点。开集/闭集 的子集被称作是闭(closed)的，如果它等于它的闭包。被称作是开(open) 的，如果它的补集是闭的。有界/无界 被称作是有界(bounded)的，如果存在标量，使得对于所有的成立。否则，称为无界的。紧集 ...
2020-12-29 10:53:05
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原创 电路交换、报文交换、分组交换的区别与优缺点
引言如下图有一组节点，每个节点都连到一条或多条点到点链路上。那些连着至少两条链路的节点运行软件，将从一条链路收到的数据转发到另一条链路上。如果将这些节点按系统化的方法进行组织，这些转发节点形成一个交换网(switched network)。交换网有很多种类型，电路交换(circuit switched)和分组交换(packet switched)是其中最为常见的两种，前者主要用于电话系统，而后者多用于计算机网络。另外还有一中不太常见的是报文交换，他是分组交换的前身。电路交换..
2020-12-25 17:12:49
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原创 拟凸函数与拟凹函数
一、拟凸函数定义： 函数称为拟凸函数，当且仅当其定义域和所有下水平集，都是凸集。Jensen不等式： 若f为拟凸函数，当且仅当dom(f)是凸集，且有。一阶条件： 设函数可微，则函数f是拟凸函数的充要条件，dom(f)是凸集，且。二阶条件： 假设函数二阶可微。如果函数f为拟凸函数，则对任意的有：； 如果对于任意，函数f满足：。连续函数是拟凸的，当且仅当下述条件至少有一个成立： （1）f是非减的...
2020-12-22 23:18:07
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原创 凸集、锥、凸锥、正常锥的辨析
凸集如果对于任意和满足的都有，那么称C为凸集。左图：包含其边界的六边形是凸的；中图：肾形集合不是凸的，因为图中所示集合中两点间的线段不为集合所包含；右图：仅包含部分边界的正方形不是凸的。锥如果对于任意和都有，那么称C为锥。锥的例子：原点，过原点的射线、直线、射线簇，角（顶点为原点），对角等都是锥。凸锥如果对于任意和都有，那么称C为凸锥。原点，过原点的射线、直线，角（顶点为原点，小于等于半平面）等都是...
2020-12-21 10:01:18
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原创 超平面、半空间、多面体的辨析
超平面 超平面是具有以下形式的集合：，其中。即超平面是非平凡的线性方程的解空间，超平面是一个仿射集合。中由法向量和超平面上一点确定的超平面。对于超平面上任意一点（如深色箭头所示）都垂直于。半空间 一个超平面将划分为两个半空间。（闭的）半空间是具有以下形式的集合：，其中。即半空间是非平凡的线性不等式的解空间，半平面是凸的，但不是仿射的。上由定义的超平面决定了两个半空间。由决定的半空间(无阴影)是向扩展。由确定的半空间（阴影所示）向方向扩展。向量是这个半空间向...
2020-12-21 10:01:03
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原创 梯度、Hessian矩阵、Jacobian矩阵的计算
x表示为如下列向量： 一、f(x)为一维此时其一阶导数构成的向量为梯度向量g(x)，其二阶导数构成的矩阵为Hessian（海森/黑塞）矩阵G(x)；导数可以表示为： 梯度向量 Hessian矩阵 二、f(x)为多维f(X)表示为如下列函数向量： 此时其一阶导数构成的矩阵为Jacobian（雅克比）矩阵J(x)。雅克比矩阵 ...
2020-12-21 10:00:44
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转载 凸优化有关的数值线性代数知识五：作业题
矩阵结果与算法复杂性Algorithm flop counts allow for very accurate and precise prediction of running time on a given computer.About how long does a 1 Gflop computer take to solve a system of 100 linear equations with 100 variables?About how long does a 1 Gf
2020-12-21 10:00:31
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转载 凸优化有关的数值线性代数知识四：分块消元与Schur补
四、分块消元与Schur补消除部分变量 逆矩阵引理消除部分变量考虑Ax=b，将变量分为凉快或两个子向量对线性方程组Ax=b做同样的划分，其中假设可逆，则按以下方式消去，，再将其代入第二个方程得到其中是矩阵A的第一个分块矩阵的Schur补。当且仅当A非奇异时，Schur补S是非奇异矩阵。通过分块消元求解线性方程组给定非奇异线性方程组Ax=b，其中非奇异：计算和 计算和 求解确定 求解确定分块消元法的复杂度分析f表示对进行因式分解的计算成本，s
2020-12-21 10:00:14
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转载 凸优化有关的数值线性代数知识三：LU Cholesky和LDL因式分解
三、LU Cholesky和因式分解LU因式分解 Cholesky因式分解 因式分解LU因式分解每一个非奇异矩阵都可以因式分解成A=PLU，其中是排列矩阵，是单位下三角矩阵，是非奇异上三角矩阵。这种形式被成为Ａ的LU因式分解。也可以写成。计算LU因式分解的标准算法被称为Gauss部分主元消元法，或Gauss行变换消元法。不考虑Ａ的结构，计算Ａ的LU因式分解的成本是。通过LU因式分解求解线性方程组给定线性方程组Ax=b，其中A非奇异。LU因式分解：将A因式分解为A=PLU。 排
2020-12-20 00:05:23
580
转载 凸优化有关的数值线性代数知识二：求解已经因式分解的矩阵的线性方程组
二、求解已经因式分解的矩阵的线性方程组容易求解的线性方程组 因式分解求解方法容易求解的线性方程组先讨论矩阵A是n维可逆矩阵的情况，即对角矩阵假设A是非奇异对角矩阵，线性方程组Ax=b可以写成，方程组的解为，即经过n次浮点运算即可。下三角矩阵矩阵A是n维非奇异下三角矩阵：即，下三角矩阵非奇异的充要条件是对所有的i成立。此时Ax=b可以写成：可推出：共需要的计算次数：，即为等差数列前n项和，上三角矩阵矩阵A是非奇异上三角矩阵，即是非奇异下三角矩阵，Ax=b
2020-12-20 00:05:11
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转载 凸优化有关的数值线性代数知识一：矩阵结构与算法复杂性
一、矩阵结构与算法复杂性基于浮点运算次数的复杂性分析 基本的矩阵-向量运算成本求解线性方程组，A为系数矩阵，b为右边项。求解该方程组的一般性彼岸准方法所需要的计算量大约和成比例。但如果A具有特殊的结构，比如对称矩阵，对角矩阵，系数矩阵等，可以大大减少计算量。基于浮点运算次数的复杂性分析数值线性代数算法的成本经常表示为完成算法所需要的浮点运算次数关于各种问题维数的函数。浮点运算次数是对算法复杂度的较粗略的估计，但是也很有用。基本的矩阵-向量运算成本向量运算考虑n维向量，内积运算
2020-12-20 00:04:57
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转载 凸优化第九章无约束优化 作业题
无约束优化The solution to the following problemwithandm>n, whereAhas full (column) rankn, isWhich stopping criteria are reasonable when solving an optimization problemminimize f(x)using iterative algorithms? Heredenotes the value ofx...
2020-12-20 00:04:28
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转载 凸优化第九章无约束优化 9.4 最速下降方法
9.4 最速下降方法对f(x+v)在x处进行一阶Taylor展开：其中是f在x处沿方向v的方向导数令是上的任意番薯，顶一个规范化的最速下降方向：一个规范化的最速下降方向是一个能使f的线性近似下降最多的具有单位范数的步径。也可以将规范化的最速下降方向乘以一个特殊的比例因子，从而考虑下述非规范化的最速下降方向：其中表示对偶范数。对于这种最速下降步径，有：不同范数下的最速下降方法采用Euclid范数的最速下降方法此时最速下降方向就负梯度方向，也就是梯度下降方法。
2020-12-20 00:04:06
458
转载 凸优化第九章无约束优化 9.3 梯度下降方法
9.3 梯度下降方法梯度下降方法 例子梯度下降方法用负梯度做搜索方向，即令，这种下降方法称为梯度下降方法：给定初始点重复进行 直线搜索：通过精确或回溯直线搜索方法确定步长t 修改：直到满足停止条件停止准则通常取为：，其中是小正数。一般情况下步骤１１完成后就检验停止条件而不是在修改后才检验。例子空间的二次问题考虑上的二次目标函数：，显然最优点是。f的海瑟矩阵是常熟，其特征值是１和，因此起所有下水平集的条件数为采用精确线性搜索，初始点为，迭代过程中每个点的表达式
2020-12-20 00:03:22
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转载 凸优化第九章无约束优化 9.2 下降方法
9.2 下降方法下降方法将产生一个优化点列其中，且。是一个向量表示步径或搜索方向。标量被称为第k次迭代的步长。方法的思想：只有不是最优解，就找一个比更好的点。由目标函数凸性可知（一阶特征），可知时，，于是可知，而在下降方法中显然，而且要求，故下降方法中的搜索方向必须满足，即它和负梯度放心的夹角必须是锐角。这样的方向为下降方向。下降方法：确定下降方向，然后选择步长t，其一般框架如下：给定初始点重复执行确定下降方向 直线搜索：选择步长 修改：直到终止条件被满足搜索方法类型
2020-12-20 00:03:05
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转载 凸优化第九章无约束优化 9.1 无约束优化问题
9.1 无约束优化问题例子 强凸性及其含义无约束优化问题其中是二次可微凸函数（dom(f)是开集），假设该问题可解，存在最优点，这里用表示最优值。由于f是二次可微凸函数，最优点应满足：所以无约束优化问题的求解变成了求解上述方程的解。一般情况下，必须采用迭代算法求解此方程，即计算点列使得时，，这样的点列被称为优化问题的极小化点列。当时，算法将终止，其中是设定的容许误差值。初始点和下水平集迭代的方法需要一个适当的初始点，该初始点必须满足两个条件：初始点必须在dom(f)内 下水
2020-12-20 00:02:52
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转载 凸优化第八章几何问题 作业题
极值体积椭圆Letbe a polyhedron described by a set of linear inequalities, andaa point in. Which of the following problems are easy to solve? Check all that apply. (Easy means the solution can be found by solving one or a modest number of convex optimizat...
2020-12-20 00:02:36
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转载 凸优化第八章几何问题 8.6 分类
8.6 分类线性判别 非线性判别线性判别在线性判别中，寻找仿射函数用以区分这些点，即在几何意义上，即寻找分离两个点集的超平面。因为严格不懂呢过是对于a和b是齐次的，所以它们是可行的，当且仅当不严格不等式组：是可行的。下图是两个点集即线性判别函数的例子。鲁棒线性判别如果两个集合可以倍被别，那么存在一个可以分离它们的仿射函数的多面体，于是我们可以从中选择某些稳健度量下最优的一个。例如，我们可以寻找给出在上的正值和上的负值之间最大可能“间距”的函数。如上图，两条
2020-12-20 00:02:07
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转载 凸优化第八章几何问题 8.5 中心
8.5 中心Chebyshev中心 最大体积椭球中心 不等式组的解析中心Chebyshev中心多面体的Chebyshev中心设C是有线性不等式组定义，如果，则于是Chebyshev中心可以通过求解线性规划：最大体积椭球中心定义C中具有最大体积椭球的中心为C的最大体积椭球中心，记为，如下图。不等式组的解析中心一组凸不等式和线性方程的解析中心定义为凸问题的最优解。这里的优化变量是，并有隐含约束。问题中的目标被称为与不等式相关的对数障碍。解析中心不
2020-12-19 10:17:52
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转载 凸优化第八章几何问题 8.4 极值体积椭圆
8.4 极值体积椭圆Lowner-John椭球 最大体积内接椭球 椭球逼近的效率Lowner-John椭球包含集合C的最小体积椭球被成为集合C的Lowner-John椭球，记为，为方便描述的特征，将一般的椭球参数化为即Euclid球在仿射映射下的原象。可以不是一般性地假设，此时的体积正比于。计算包含C的最小体积椭球的问题可以表述为：其中，且存在一个隐含约束。目标函数和约束函数都是凸函数，问题是凸问题。覆盖有限集合的最小体积椭球考虑改了有限集合的最小体积椭球问题。一个椭球覆盖
2020-12-19 10:17:36
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转载 凸优化第七章统计估计 作业题
极大似然估计Letbe independent samples from anN(μ,Σ)distribution, where it is known that, whereandare given positive definite matrices. Which of the following is true?最优检测器设计Consider a binary detection system with the following confusion matrix...
2020-12-19 10:17:21
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转载 凸优化第七章统计估计 7.5 实验设计
7.5 实验设计松弛实验设计问题 标量化考虑通过测量或实验：估计向量的问题，其中是测量噪声。假设是独立同分布的高斯噪声，均值为0，方差为1。于是x的最大似然估计，也是最小方差估计：目标函数对x求偏导，得到：令其为0，解得，故极大似然估计的解为：相应的估计误差：均值为0，协方差矩阵：矩阵E刻画了估计经度或是实验的信息度。例如x的-置信水平椭圆为：其中是常熟，由n和决定。假设刻画测量值的向量可以从p中可能的检验向量进行选择，即每个是中的一个。实验设计：从选择以
2020-12-19 10:17:04
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转载 凸优化第七章统计估计 7.3 最优检测器设计及假性检验
7.3 最优检测器设计及假性检验二值假设检验检测问题 随机检测器 检测概率矩阵 检测器设计的多准则表述 标量化检测问题：假设X是随机变量，在中取值，其概率密度分布和参数的取值有关，对的m个可能值，X的概率密度分布可以由矩阵表征，其元素为：，即矩阵的第j列对于参数值的概率分布。对的m个可能值称为m个假设，我们需要从假设中猜想哪个是正确的，这个问题称为假设检验，而假设检验也可以看成观测到X的某个取值，然后判断不寻常事件（某种假设为一种常规事件，而其他假设均对应不寻常事件）是否发生，如果
2020-12-19 10:16:54
276
C语言实现的连连看小游戏.zip
2020-09-04
C语言实现飞机大战小游戏.zip
2020-08-29
浪漫七夕烟花表白程序（含心型特效）.zip
2020-08-25
C语言实现的经典扫雷（多模式）小游戏.zip
2020-08-24
C语言实现的可视化推箱子小游戏.zip
2020-08-21
C语言实现的可视化万年历.zip
2020-08-21
游戏中的人物自动行走与按键控制人物移动.zip
2020-08-17
数字调制解调代码文件.zip
2020-07-21
模拟调制解调仿真实验MATLAB.zip
2020-07-21
简易计算机系统（CPU）综合设计设计报告及工程文件（VHDL）.zip
2020-07-21
基于16QAM调制的OFDM系统仿真实现.zip
2020-07-21
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