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分类: 号外
原文地址:软件工程上机练习五作者:疯丫头

 一、简要回答如下的问题:

1. 软件维护有哪些内容?

(1) 校正性维护

       在软件交付使用后,由于软件开发过程中产生的错误在测试中并没有完全彻底地发现,因此必然有一部分隐含的错误被带到维护阶段来。这些隐含的错误在某些特定的使用环境下会暴露出来。为了识别和纠正错误,修改软件性能上的缺陷,应进行确定和修改错误的过程,这个过程就称为校正性维护, 校正性维护占整个维护工作的21%。

(2) 适应性维护

  &n

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vc6.0下多文件程序的

分类: LabView/Qt/VC/Java
       所谓的多文件程序主要是指一个程序中至少包括两个文件,if一个程序包括多个源文件程序,则需要建立一个项目文件,在这个项目文件中包含多个文件(源文件or头文件)。这次我们就来看一下在比较老旧的VC6.0下的多文件程序的建立和运行方法。

Step 1:编写但文本文件
      既然提到多文件程序,则必须有两个文件,这里我们将一个小程序一份为二,一个文件的名字是xymain.cpp,其代码如下:
# include
using namespace std;
int add(int a,int b);
int main()
{  
int x,y,sum;
cout<<'Enter two numbers:'<<endl;
cin>>x>>y;
sum = add(x,y);
cout<<x<<'+'<<y<<'='<<sum<<endl;
return 0;
}
另一个文件的名字为xyadd.cpp,其代码如下:
int add(int a,int b)
{
return a+b;
}
Step 2:创建项
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值传递与地址传递的区

分类: LabView/Qt/VC/Java
最近在看《面向对象的程序设计》,对这个问题十分的困惑,今天终于从网上找到一篇介绍的还不错的文章。
      原文地址:http://blog.csdn.net/xmrforever/article/details/3915665


1. 考题一:程序代码如下:
void Exchg1(int x, int y)  
{
  int tmp;
  tmp=x;
  x=y;
  y=tmp;
  printf(“x=%d,y=%d/n”,x,y)
}
void main()
{
  int a=4,b=6;
  Exchg1 (a,b) ;
  printf(“a=%d,b=%d/n”,a,b)
}
输出的结果:
x=____, y=____
a=____, b=____
问下划线的部分应是什么,请完成。

2. 考题二:代码如下。
Exchg2(int *px, int *py)
{
  int tmp=*px;
&nbs

(2013-02-23 17:24)
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分类: Matlab/NS2/OPNET
原文地址:matlab--fuzzy作者:晴天
  对于模糊控制的原理,我不是很清楚,也没有这个心情去搞清楚,感觉知道大概怎么用就可以了。Matlab中集成了模糊控制工具箱,可以使用图像界面进行模糊控制器的设计,极大的简化了设计过程。下面介绍利用模糊工具箱进行控制系统设计的过程。

    在matlab的主窗口中输入fuzzy即可调出模糊工具箱界面,退出界面的时候会提示保存,保存格式为fis,如果我们将文件保存为njust.fis,那么下次使用这个文件的时候在主窗口中输入fuzzy njust即可。

 

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ls-svm

多输入多输出

预测仿真

it

分类: Matlab/NS2/OPNET

今天看到这篇博文,觉得不错,因此特地转载过来。

clc ;
clear;
close all
%---------------------------------------------------
% 产生训练样本
xn_train1 = 1:2:200;                  % 训练样本,每一列为一个样本
xn_train2 = 1:1:100;
dn_train1 = xn_train1+2*xn_train2;    % 训练目标,行向量
dn_train2 = 0.5*xn_train1+xn_train2;
% 产生测试样本
xn_test1 = 2:2:200;                   % 测试样本,每一列为一个样本
xn_test2 = 1:2:200;
dn_test1 = xn_test1+2*xn_test2;        % 测试目标,行向量
dn_test2 = 0.5*xn_test1+xn_test2;
%---------------------------------------------------
% 参数设置 (由于lssvm中函数调用X,Y时,默认行是样本个数,列是自变量的个数【即如输入为单变量则列为1,3变量则列

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matlab

一级倒立摆控制

模糊控制程序

it

分类: Matlab/NS2/OPNET
clc
close all;
clear all;
tc=newfis('tc','sugeno');
tc=addvar(tc,'input','theta',[-90 90]);
tc=addmf(tc,'input',1,'about 0','trimf',[-90 0 90]);
tc=addmf(tc,'input',1,'about 90','trimf',[0 90 90]);
tc=addmf(tc,'input',1,'about-90','trimf',[-90 -90 0]);

tc=addvar(tc,'input','omega',[-5 5]);
tc=addmf(tc,'input',2,'NG','gaussmf',[1.8 -5]);
tc=addmf(tc,'input',2,'ZR','gaussmf',[1.8 0]);
tc=addmf(tc,'input',2,'PO','gaussmf',[1.8 5]);

tc=addvar(tc,'output','u',[-2 2]);
tc=addmf(tc,'output',1,'No.1','linear',[126.07 26.3 0]);
tc=addmf(tc,'output',1,'No.2','linear',[2722.3 883.4 0]);

rulelist=[1 0 1 1 1;2 0 2 1 1;3 0 2 1 1];
tc=addrule(tc,rulelist);


model=newfis('model','sugeno');
model=addvar(model,'input','theta',[-90 90]);
model=addmf(model,'input',1,'about 0','trimf',[-90 0 90]);
model=addmf(model,'input',1,'about 90','trimf',[0 90 90]);
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matlab

(x)

it

分类: Matlab/NS2/OPNET

我遇到问题,f=@(x)acos(x)  这是什么意思啊?其中@代表什么?

 

 

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分类: Matlab/NS2/OPNET

(个人体会+网络整理)

 

运用MATLAB的LMI线性矩阵不等式工具箱,求取控制或优化的可行性问题 feasp 时,常常会遇到如下两种情况:

 

1、 没有可行解

These LMI constraints were found infeasible

2、 没有严格可行解

feasible but are not strictly feasible

 

相关可能原因及解决办法如下:

1)、先检查以下LMI有没有问题,比

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matlab

excel

it

分类: Matlab/NS2/OPNET

    最近做仿真的时候需要用到这个功能,所以网上搜了一下,找到一个可行的方法。

 

-----------------------------------------------------------------------------

excel = actxserver('excel.application');  % 打开一个excel操作对象
set(excel,'visible',2);                   % 使excel对象可见,即打开excel窗口,

                                         实际应用时设置其为不可见
workbooks = excel.workbooks;              % 创建工作本组对象
workbook = invoke(workbooks,'add');       % 添加一个工作本
sheets = excel.activeworkbo

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六边形

it

分类: Matlab/NS2/OPNET

     如何用Matlab做出蜂窝网的网络拓扑?下面给出程序。

 

clear all;
close all;
clc
n = 6;
alpha = linspace(0,2*pi,n+1);
r=10;
x=r*cos(alpha);
y=r*sin(alpha);
axis equal
axis([-3*r-5 3*r+5 -3*r-5 3*r+5]);
axis off
hold on
plot(x,y,'linewidth',2)
theta = linspace(pi/2,5*pi/2,n+1);
x0=sqrt(3)*r*cos(theta);
y0=sqrt(3)*r*sin(theta);
for i=1:n
    x=x0(i)+r*cos(alpha);
    y=y0(i)+r*sin(alpha);
    plot(x,y,'linewidth',2)
    pause(1)
end
hold off

 

程序的效果:

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