征集MLangX/MLangStudio的测试用户,可以免费获得1bitsoft产品

greenxiar 2003-10-08 02:52:40
大家好

1bitsoft欢迎您成为MLangX和MLangStudio的免费用户。如果您需要:

- 让自己的软件具有国际化能力并在全世界销售吗?
- 您的软件用户可以选择并且自由切换界面的语言吗?
- 您的服务器软件能够用多种语言对客户服务吗?
- 建设多语种的网站吗?

1bitsoft GEngMLang 技术为提供了Win 32平台上全新的组件系统和多
语言内容管理系统,具有以下特点:

- 适应多种开发平台,只要开发系统支持COM就可以运行MLangX组件
- 支持C/C++,VB/Delphi,FoxPro/PB等各种开发语言
- 改进软件使其具有先进的多语言体系结构,集中管理软件界面字串
- 真正的语言全切换系统,用户可以切换EXE程序中嵌入的HTML!
- 支持控件和自动化对象,编程极为方便快捷
- 在线监控翻译过程,及时本地化,在线发布语言包立即显示结果
- 多语言工程的内容管理系统,集中的编辑、管理、发行翻译内容
- 编程内容极少,只须编写作者所使用开发语言的少量包装函数


适用于:

- EXE/DLL,ActiveX DLL/EXE/OCX,VBS/JS,HTML/ASP工程类型
- 多语言的ASP,DCOM/COM+服务器系统
- 混合了Windows,COM,HTML,Scriptlet技术的客户系统

采用GEngMLang技术避免了软件国际化时庞大的工程费用:

- 不必抓取工程源文件,支持单一的工程文件和执行体的多语言特征
- 不必编辑和维护资源文件,避免繁杂的字符串的标识代码管理
- 对软件做在线本地化、调试、发布工作,可在软件已编译后进行!

如果您成为1bitsoft的测试用户,您可以获得免费的使用许可。条件:

- 您是中国大陆的个人软件作者
- 您在自己的软件产品中使用1bitsoft的产品

请与软件的作者greenxiar@hotmail.com联系索取许可

www.1bitsoft.com
下载 www.1bitsoft.com/downloads.htm
QQ 12821922
MSN Messenger greenxiar@hotmail.com

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提供了一个详细的MATLAB仿真程序,用于实现自回归(AR)模型的功率谱估计。该程序基于经典的数字信号处理教材——《数字信号处理理论、算法与实现》第三版中的相关内容(第545-547页),旨在帮助学习者理解和实践AR模型在功率谱估计中的应用。 简介 AR模型是一种常用的时间序列分析方法,通过建立当前值与其过去值之间的线性关系来描述时间序列的动态特性。功率谱估计是信号处理中的关键环节,用于揭示信号频率成分的分布。本仿真通过自相关方法实现AR模型参数的估计,并进而计算信号的功率谱。 特点 含详细注释:代码中添加了丰富的注释,便于初学者理解每一步的计算逻辑和目的。 参数可调:用户可根据需要调整AR模型的阶数(p值)、信号长度等参数,以适应不同的信号分析需求。 理论联系实际:通过将书本知识转化为实践操作,加深对AR模型及其在功率谱估计中应用的理解。 使用说明 环境要求:确保你的计算机上已安装MATLAB,并且版本适合运行提供的脚本。 加载脚本:将提供的MATLAB文件导入到MATLAB的工作环境中。 修改配置:根据需要修改代码中的参数配置,如AR模型的阶数等。 运行仿真:执行脚本,观察并分析输出结果,包括自回归模型的系数以及估算出的功率谱。 学习与分析:通过对比不同参数下的结果,深入理解AR模型在功率谱估计中的行为。 注意事项 在使用过程中,可能需要基础的数字信号处理知识以便更好地理解代码背后的数学原理。 请确保你的MATLAB环境已正确设置,能够支持脚本中的所有函数和运算。 结论 此资源对于研究信号处理、通信工程或是进行相关学术研究的学生和科研人员来说是一个宝贵的工具。它不仅提供了理论知识的具体实现,也是提升实践技能的优秀案例。通过动手操作,你将更加熟练地掌握AR模型及其在功率谱估计中的应用技巧。 开始探索,深入了解AR模型的力量,解开信号隐藏的秘密吧!
提供了关于时间序列分析与预测的宝贵资源,特别聚焦于**自回归积分滑动平均模型(ARIMA)**及其应用。对于那些希望深入理解并实践时间序列建模的学者、研究人员以及数据分析爱好者来说,这是一个不可或缺的学习材料。本资源不仅包括了详细的理论讲解,涵盖了时间序列分析的基础,如移动平均(MA)、自回归(AR)、指数平滑等关键概念,而且通过具体的ARIMA模型解析,搭配MATLAB编程实现实例,帮助用户从理论到实践全面掌握这一重要统计工具。 内容概览 理论讲解: 深入浅出地介绍了时间序列分析的基本原理,重点阐述ARIMA模型的构建步骤,包括如何识别模型的参数(p,d,q),以及其在处理非平稳数据中的作用。 MATLAB代码实现: 提供了多个ARIMA模型的MATLAB实现示例,这些代码覆盖了从数据准备、模型拟合、诊断检验到预测的全过程,是学习如何利用MATLAB进行时间序列分析的实用工具。 实例分析: 包括不同行业或领域的实际案例研究,展示如何应用ARIMA及其它时间序列方法解决真实世界的数据预测问题,增强理解和应用能力。 文件结构 时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现(含多个实例).rar: 主要资源压缩包,解压后包含文档和MATLAB代码文件夹。 文档: 提供了理论知识讲解。 MATLAB代码: 实现了文中讨论的各种模型,附带注释,便于理解与修改。 使用指南 下载资源: 点击下载“时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现(含多个实例).rar”文件。 解压文件: 解压缩至本地,确保你可以访问文档和代码。 环境准备: 确保你的电脑上已安装MATLAB,并熟悉基本操作。 学习流程: 首先阅读文档理解时间序列分析的理论基础,然后逐步跟随MATLAB代码示例进行实践。 实践应用: 尝试将所学应用到自己的数据集上,调整参数以优化模型性能。 注意事项 请根据M

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