face_detection

支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区.因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器. (Support vector machine, the source code)

用Matlab实现人脸图像分割的程序，可以使用(Implementation of a Face with Matlab segmentation procedure, you can use)

用matlab判断验证产生的变量的各种分布情况(to estimate the ditribution)

MATLAB读renix文件，缺少转换GPS周秒程序(read renix)

很实用的一款svm工具箱，内包括很多的功能，且有详细的说明解释。 (A very useful svm toolbox includes many features, and a detailed description of explanation.)

说明：  用人工鱼群算法实现旅行商问题以及求解极值问题，是一种仿生物行为优化算法(Algorithm using artificial fish solving the traveling salesman problem and extremal problems, is an imitation of biological behavior of optimization)

ecg demo. output the graf of ecg

说明：  用matlab编写的传递矩阵法求主轴的临界转速(Using matlab to prepare for the transfer matrix method of the critical speed of the spindle)

大学数学实验，ISBN 9787302102406,部分习题源代码(Experimental Mathematics, ISBN 9787302102406, part of the exercises the source code)

三角级数法求路面时域模型，并应用pwelch方法求其功率谱密度，与标准路面功率谱密度进行对比(Trigonometric series method for road surface model in time domain, and the application of the pwelch method for its power spectral density, and the standard of pavement power spectral density contrast )