ndd_chengxu

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)

Regularized Linear Regrassion and Bias v.s. Variance

信号处理中的积分运算，以位移、速度和加速度为例，适用于matlab。(Signal processing integration operation of displacement, velocity and acceleration, for example, apply to matlab.)

基于matlab的三维时域有限差分程序（pec边界条件），使学习时域有限差分方法的好资料。(Matlab-based three-dimensional finite difference time domain procedures (pec boundary conditions), so that learning FDTD good information.)

PID controller design of nonlinear systems using an improved

design of simullink of dc transmission line

MPC CONTROLLER LOGARITHMS

new text doccument consists of patterns

将图像细分成16个子块，并对两两子块做相位相关(image divide into 16 sub-images, phase correlation)

说明：  program of selection of control points