void CTraverseNetCalcu::EvaluateAccuracy() { CMatrix aa; aa = ~V * P * V; sigma0 = sqrt(aa(0, 0) / (iAngleObs + iDistObs - 2 * iUnknown - AngleObsStation));//单位为" Qxx = Nbb.Inv();//未知数平差值的协因数阵 //计算点位中误差 for (int i = 0; i < iUnknown; i++) { pUnknown[i].dmx = sigma0 * sqrt(Qxx(2 * i, 2 * i)); pUnknown[i].dmy = sigma0 * sqrt(Qxx(2 * i + 1, 2 * i + 1)); pUnknown[i].dmk = sqrt(pUnknown[i].dmx * pUnknown[i].dmx + pUnknown[i].dmy * pUnknown[i].dmy); double Qx, Qy, Qxy, K;// Qx = Qxx(2 * i, 2 * i); Qy = Qxx(2 * i + 1, 2 * i + 1); Qxy = Qxx(2 * i, 2 * i + 1); K = sqrt((Qx - Qy) * (Qx - Qy) + 4 * Qxy * Qxy);

cmatrix-v2.0-Butterscotch.tar

BASH-cmatrix:尝试在 BASH 中编写 cmatrix 程序

"BASH-cmatrix" 指的是一个使用 BASH 脚本语言实现的类似于 "cmatrix" 的程序。"cmatrix" 是一个经典的终端屏幕滚动显示矩阵效果的工具，常用于演示或者装饰终端。这个项目是尝试在 BASH（Bourne-Again SHell）环境...

cmatrix:Mac 终端的原始矩阵效果

矩阵 Mac 终端的原始矩阵屏幕保护程序效果。安装下载并将其添加到您的路径中。用法这是从 MacPorts 获得的原件的直接移植。原始文档：选项： -a: Asynchronous scroll, more like the movie/original ...

void CTraverseNetCalcu::FormErrorEquation(CMatrix& B, CMatrix& L) { AngleObsStation = 0; for (int i = 0; i < iAngleObs; i++) { if (pAngleObs[i].ObsAngle(DEG) == 0) AngleObsStation++; } B.SetSize(iAngleObs + iDistObs, iUnknown * 2 + AngleObsStation);//行数为角度方程个数+边长方程个数；列数为未知数个数x,y L.SetSize(iAngleObs + iDistObs, 1);//行数为角度误差和边长误差 int iLocation = 0; int iStation = 1;//站个数

这段代码是用来构建误差方程的。首先，将AngleObsStation初始化为0。然后，通过遍历角度观测值数组pAngleObs，判断每个观测角度是否为0。...CMatrix是一个用于存储矩阵的类，B和L分别是B矩阵和L矩阵的对象。

void CTraverseNetCalcu::NetWeight(CMatrix& P)//组权阵 { P.SetSize(iAngleObs + iDistObs, iAngleObs + iDistObs); for (int i = 0; i < (iAngleObs + iDistObs); i++) { for (int j = 0; j < (iAngleObs + iDistObs); j++) { if (i == j)//只有主对角线上才有元素 { if (i < iAngleObs) { P(i, j) = 1; } else P(i, j) = 100 / pDistObs[i - iAngleObs].ObsDist; } } } //double aa = P(iAngleObs + 1, iAngleObs + 1);//检核用的 }

这段代码实现了一个名为NetWeight的函数，用于计算组权...注释部分的代码//double aa = P(iAngleObs + 1, iAngleObs + 1);//检核用的是一个注释，用于检核某个特定位置上的矩阵元素的值，不会对程序产生实际影响。

double CTraverseNetCalcu::matMax(CMatrix mat, int AngleObsStation) { double max = 0; for (int i = 0; i < mat.Row() - AngleObsStation; i++) { if (fabs(mat(i, 0)) > max) { max = fabs(mat(i, 0)); } } return max; }

根据您提供的代码段，这是一个名为 CTraverseNetCalcu 的类的成员函数 matMax。该函数返回一个 double 类型的值，表示输入矩阵 mat 中从索引 0 到 mat.Row() - AngleObsStation - 1 的行中，第一列元素的...

strtmp在此段代码中的作用void CTraverseNetCalcu::OutMatrixToFile(const CMatrix& mat, CStdioFile& SF) { CString strLine, strTmp; for (int i = 0; i < mat.Row(); i++) { strLine.Empty(); for (int j = 0; j < mat.Col(); j++) { strTmp.Format(_T("%.4f "), mat(i, j)); strLine = strLine + strTmp; } SF.WriteString(strLine + _T("\r\n"));

在这段代码中，strTmp 的作用是将 mat 矩阵中的每个元素转换为字符串，并将该字符串添加到 strLine 中。具体来说，代码使用 strTmp.Format() 函数将矩阵元素的值格式化为带有四位小数的字符串。...

void CTraverseNetCalcu::OutMatrixToFile(const CMatrix& mat, CStdioFile& SF) { CString strLine, strTmp; for (int i = 0; i < mat.Row(); i++) { strLine.Empty(); for (int j = 0; j < mat.Col(); j++) { strTmp.Format(_T("%.4f "), mat(i, j)); strLine = strLine + strTmp;//格式化后添加过去 } SF.WriteString(strLine + _T("\r\n")); } }

这段代码是 CTraverseNetCalcu 类的成员函数 OutMatrixToFile 的实现。该函数用于将矩阵 mat 的内容输出到文件 SF 中。首先，声明了两个字符串变量 strLine 和 strTmp，用于保存每一行和每个元素的临时字符串。 ...

CMatrix::CMatrix(const CMatrix& m) { iRow = m.Row(); iCol = m.Col(); dMatData = new double* [iRow]; for (int i = 0; i < iRow; i++) { dMatData[i] = new double[iCol]; // for(int j=0;j<iCol;j++) { memcpy(dMatData[i], m.dMatData[i], sizeof(double) * iCol); } } }

这段代码是矩阵类 CMatrix 的拷贝构造函数，用于创建一个新的矩阵对象并将其初始化为另一个矩阵对象 m 的副本。拷贝构造函数接受一个参数，即要拷贝的矩阵对象 m。在构造函数内部，首先获取矩阵 m 的...

CMatrix& CMatrix::operator = (const CMatrix& m) { if (iRow != m.Row() || iCol != m.Col()) { SetSize(m.Row(), m.Col()); } for (int i = 0; i < iRow; i++) { for (int j = 0; j < iCol; j++) { dMatData[i][j] = m(i, j); } } return *this; }

这段代码是矩阵类 CMatrix 的赋值运算符重载函数，用于将一个矩阵对象 m 的值赋给当前的矩阵对象。重载的赋值运算符接受一个参数：矩阵对象 m，表示要赋值的矩阵对象。在函数内部，首先进行大小检查，判断...

CMatrix::~CMatrix(void) { for (int i = 0; i < iRow; i++) { delete[] dMatData[i]; } delete[] dMatData; }

这段代码是矩阵类 CMatrix 的析构函数，用于释放通过 new 运算符动态分配的内存。在析构函数内部，使用一个循环遍历每一行，并使用 delete[] 运算符释放每一行的 double 数组所占用的内存。接下来，使用 ...

void CMatrix::Unit() { for (int i = 0; i < iRow; i++) { for (int j = 0; j < iCol; j++) { dMatData[i][j] = (i == j) ? 1 : 0; } } }

这段代码是矩阵类 CMatrix 的成员函数 Unit() 的实现。以下是代码的解释：这个函数的作用是将矩阵对象设置为单位矩阵。通过两个嵌套的循环，遍历矩阵对象的所有行和列。对于每个元素，使用条件运算符 (i == j...

void CMatrix::SetSize(int row, int col) { if (row == iRow && col == iCol) { return; } double** rsData = new double* [row]; for (int i = 0; i < row; i++) { rsData[i] = new double[col]; for (int j = 0; j < col; j++) { rsData[i][j] = 0; } } int minRow = (iRow > row) ? row : iRow; int minCol = (iCol > col) ? col : iCol; int colSize = minCol * sizeof(double); for (int i = 0; i < minRow; i++) { memcpy(rsData[i], dMatData[i], colSize); } for (int i = 0; i < minRow; i++) { delete[] dMatData[i]; } delete[] dMatData; dMatData = rsData; iRow = row; iCol = col; return; }

这段代码是矩阵类 CMatrix 的 SetSize 方法，用于重新设置矩阵对象的大小。 SetSize 方法接受两个参数：行数 row 和列数 col，用于指定要设置的矩阵大小。在函数内部，首先判断传入的行数和列数是否和...

以下这段代码发生了内存泄漏。请你找出问题。 void CMatrix::SetSize(int row, int col) { if (row == iRow && col == iCol) { return; } double** rsData = new double* [row]; for (int i = 0; i < row; i++) { rsData[i] = new double[col]; for (int j = 0; j < col; j++) { rsData[i][j] = 0; } } int minRow = (iRow > row) ? row : iRow; int minCol = (iCol > col) ? col : iCol; int colSize = minCol * sizeof(double); for (int i = 0; i < minRow; i++) { memcpy(rsData[i], dMatData[i], colSize); } for (int i = 0; i < minRow; i++) { delete[] dMatData[i]; } delete[] dMatData; dMatData = rsData; iRow = row; iCol = col; return; }

void CMatrix::SetSize(int row, int col) { if (row == iRow && col == iCol) { return; } double** rsData = new double* [row]; for (int i = 0; i ; i++) { rsData[i] = new double[col]; for (int...

给定如下的三个运算符重载函数，正确的陈述有（）。 CMatrix operator (const CMatrix &, double); CMatrix operator ( double, const CMatrix &); CMatrix operator (const CMatrix &, const CMatrix &); double m[][3] = {{1, 2, 3}, {1, 2, 7}, {4, 9, 2}, {6, 1, 5}}; CMatrix mx1(4, 3, &m[0][0]); //根据二维数组产生矩阵 CMatrix mx2(3, 2.0); //对角线元素都是2.0的对角阵 CMatrix mx3 = mx1 mx2; //绑定矩阵乘法版本：AB cout<<mx32<<endl; //绑定数乘版本：A2 cout<<2mx3<<endl; //绑定数乘版本：2A A 三个函数之间是重载关系。 B mx1 mx2，调用CMatrix operator (const CMatrix &, const CMatrix &); C mx32，调用CMatrix operator (const CMatrix &, double); D 2mx3，调用CMatrix operator *( double, const CMatrix &);

正确的陈述是：B mx1 * mx2，调用CMatrix operator *(const CMatrix &, const CMatrix &); C mx3*2，调用CMatrix operator *(double, const CMatrix &); D 2*mx3，调用CMatrix operator *(const CMatrix &, double);

CMatrix CMatrix::Inv() { if (iRow != iCol) { throw("待求逆的矩阵行列不相等!"); } int i, j, k, vv; CMatrix InvMat(iRow, iRow); //复制矩阵 InvMat = this; int MainRow = new int[iRow]; int* MainCol = new int[iRow];//用于记录主元素的行和列 double dMainCell;//主元元素的值 double dTemp;//临时变量 for (k = 0; k < iRow; k++) { dMainCell = 0; //选全主元 for (i = k; i < iRow; i++) { for (j = k; j < iRow; j++) { dTemp = fabs(InvMat(i, j)); if (dTemp > dMainCell) { dMainCell = dTemp; MainRow[k] = i; MainCol[k] = j; } } }

这段代码是矩阵类 CMatrix 的求逆函数 Inv()，用于计算矩阵的逆矩阵。在函数内部，首先进行行列数的检查，判断矩阵是否为方阵（行数等于列数）。如果不是方阵，则抛出异常并给出错误信息。然后，创建一个新...

CMatrix::CMatrix(int row, int col) { iRow = row; iCol = col; dMatData = new double* [row]; for (int i = 0; i < row; i++) { dMatData[i] = new double[col]; for (int j = 0; j < col; j++) { dMatData[i][j] = 0; } } }

这段代码是一个矩阵类 CMatrix 的构造函数，用于创建一个具有指定行数和列数的矩阵对象。构造函数接受两个参数：行数 row 和列数 col。在构造函数内部，首先将传入的行数和列数保存到类的成员变量 iRow ...

下面主函数和CMatrix类完成矩阵的输入、输出。请补齐CMatrix类中需要的成员函数。注意：主函数和CMatrix类已给代码不可修改，只可在CMatrix类中添加新的成员函数，并补充完整未实现的成员函数。修改已知代码不计分。提示：根据已给代码分析CMatrix需要重载哪些运算符？

CMatrix类需要重载的运算符有：加法运算符、减法运算符、乘法运算符、赋值运算符、相等运算符、取反运算符、输入运算符和输出运算符。下面是补充完整的CMatrix类代码： cpp #include using namespace std; ...

基于Matlab极化天线和目标之间的信号传输建模 matlab代码.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

移动通信网络中集中式无线电接入网的数据处理需求与性能指标分析

内容概要：本文提出了一种新的分析框架，用于评估集中式无线电接入网（RAN）的数据处理需求。作者定义了若干性能指标，如计算失效概率、复杂度、增益、多样性和复杂度率之间的权衡。该模型基于块瑞利衰落、距离相关路径损耗和部分功率控制假设下进行仿真验证，证明了集中计算资源的优势。适用人群：通信工程领域的研究人员、5G技术开发人员和无线网络优化专家。使用场景及目标：①理解集中式RAN架构对网络性能的影响；②评估集中化数据处理资源在提高吞吐量方面的效益；③量化集中式RAN系统的数据处理复杂度和可靠性。其他说明：文章通过对多种场景和参数设置的仿真研究，展示了集中式RAN系统相对于传统分布式系统的优越性，为未来移动网络的设计提供了理论支持和技术依据。

相关推荐

cmatrix-v2.0-Butterscotch.tar

BASH-cmatrix:尝试在 BASH 中编写 cmatrix 程序

cmatrix:Mac 终端的原始矩阵效果

double CTraverseNetCalcu::matMax(CMatrix mat, int AngleObsStation) { double max = 0; for (int i = 0; i < mat.Row() - AngleObsStation; i++) { if (fabs(mat(i, 0)) > max) { max = fabs(mat(i, 0)); } } return max; }

CMatrix::CMatrix(const CMatrix& m) { iRow = m.Row(); iCol = m.Col(); dMatData = new double* [iRow]; for (int i = 0; i < iRow; i++) { dMatData[i] = new double[iCol]; // for(int j=0;j<iCol;j++) { memcpy(dMatData[i], m.dMatData[i], sizeof(double) * iCol); } } }

CMatrix& CMatrix::operator = (const CMatrix& m) { if (iRow != m.Row() || iCol != m.Col()) { SetSize(m.Row(), m.Col()); } for (int i = 0; i < iRow; i++) { for (int j = 0; j < iCol; j++) { dMatData[i][j] = m(i, j); } } return *this; }

CMatrix::~CMatrix(void) { for (int i = 0; i < iRow; i++) { delete[] dMatData[i]; } delete[] dMatData; }

void CMatrix::Unit() { for (int i = 0; i < iRow; i++) { for (int j = 0; j < iCol; j++) { dMatData[i][j] = (i == j) ? 1 : 0; } } }

CMatrix::CMatrix(int row, int col) { iRow = row; iCol = col; dMatData = new double* [row]; for (int i = 0; i < row; i++) { dMatData[i] = new double[col]; for (int j = 0; j < col; j++) { dMatData[i][j] = 0; } } }

基于Matlab极化天线和目标之间的信号传输建模 matlab代码.rar

移动通信网络中集中式无线电接入网的数据处理需求与性能指标分析

最新推荐

基于Matlab极化天线和目标之间的信号传输建模 matlab代码.rar

移动通信网络中集中式无线电接入网的数据处理需求与性能指标分析

444.exe44444

华为 ArkUI 框架的创新与生态探索.pdf

hufuman压缩算法，实现数据的压缩与解压缩

平尾装配工作平台运输支撑系统设计与应用

管理建模和仿真的文件

MATLAB遗传算法探索：寻找随机性与确定性的平衡艺术

如何在S7-200 SMART PLC中使用MB_Client指令实现Modbus TCP通信？请详细解释从连接建立到数据交换的完整步骤。

MAX-MIN Ant System：用MATLAB解决旅行商问题