LPF

瞬时混合盲信号分离问题的自适应算法比较。 有论文，有程序，自己写的，有输入波形，有输出结果，适合完成学习盲分离。(Instantaneous Blind Signal Separation Mixed Adaptive Algorithm for comparison. A paper, a procedure that he wrote with input waveforms, the results are output for the completion of learning blind source separation.)

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iOS中自定义pagecontrol的DEMO，很适用很好(DEMO iOS custom pagecontrol, it applies very well)

基于叶素动量定理对风力机叶片外形参数进行设计，考虑了叶尖损失和叶毂损失；对计算的弦长和安装角进行了多项式修正；生成数据存入excel中，为接下来的三维建模做准备；(Blade element momentum theory of wind turbine blade form factor design, taking into account the loss of tip and hub loss based the calculation of the chord length and angle of installation of a polynomial correction generating data into excel, and for the next three-dimensional construction prepare the mold )

function to easily save cell matrix with mixed data. Example file is included

支持向量机的程序，在机械故障诊断中可以用，可以运行(SVM program in mechanical fault diagnosis can be used, you can run)

对图像分割，初始轮廓为椭圆。变化的过程中始终以椭圆为约束(For image segmentation, the initial contour is an ellipse.)

信号与系统试验报告 离散傅立叶变换（DFT）和频谱分析 一、实验内容 1、实验题目 （1）编写DFT、IDFT程序，并验证其正确性（提示：可利用冲激函数进行验证）。 （2）计算信号f(t)=e-at2sin(2∏ft)的离散傅立叶变换（DFT），求其振幅谱，相位谱、振幅最大值对应的频谱（检测主频）以及对发f(t)进行DFT变换的结果实现IDFT变换，并画出图形。 参数选择如下：频率f =30HZ，a=f 2㏑(M),M=2.5 2、通过实验理解信号振幅谱、相位谱的物理意义，掌握DFT、IDFT算法的实现方法。()