Calculation-of-Discrete-Fractional-Fourier-Transf

说明：  数据结构的C++描述，书中的第三章的上机代码。大家可以自由参考下。(The C++ data structures described in the book' s third chapter on the native code. Members are free to refer to the following.)

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k means techniques de classification non supervisée (clustering) les plus utilisées. Etant donné un entier K, K-means partitionne les données en K groupes, ou "clusters", ou "classes" ne se chevauchant pas. Ce résultat est obtenu en positionnant K "prototypes", ou "centroï des" dans les régions de l espace les plus peuplées. Chaque observation est alors affectée au prototype le plus proche (règle dite "de la Distance Minimale"). Chaque classe contient donc les observations qui sont plus proches d un certain prototype que de tout autre prototype

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可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，实现了对10个数字音的识别程序计算多重分形非趋势波动分析，是路径规划的实用方法，实现串口的数据采集，包括广义互相关函数GCC时延估计。

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