VectorSV3pwm7Area6

通过一个图像序列来创建背景图像，用于背景差分(Through an image sequence to create a background image for the background subtraction)

用于——正态性检验：正态概率纸法的matlab源程序(For- test of normality: normal probability paper method matlab source)

说明：  cole_cole 1D inverse

说明：  自己照书编写的基于量子遗传算法的寻优程序，赚取积分啦(According to the book written themselves based on quantum genetic algorithm optimization program, earn points friends)

在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。( In order to improve the detection rate for anomaly state and reduce the false positive rate for normal state in the network anomaly detection, a novel method of network anomaly detection based on constructing wavelet neural network (WNN) using quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) algorithm was proposed. The WNN was trained by QPSO. )

说明：  基于Matlab的支持向量机参考简单代码程序(Matlab based support vector machine reference simple code program)

车辆检测方法，背景差分，图像预处理，数学形态学处理(Vehicle detection methods, background difference, image pre-processing, mathematical morphology processing)

viterby algotitm with soft input . a good simulation in mathlab

用于地球物理中重力和磁力位场边界提取的几个常用的算法，包含数据处理，建模，和滤波。(Gravity and Magnetic Data Mapping, Processing, Modeling and Filtering Software.)

tep 1：对遗传算法的运行参数进行赋值。参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概 率以及遗传运算的终止进化代数。 Step 2：建立区域描述器。根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设 置变量的取值范围。 Step 3：在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。 Step 4：执行比例选择算子进行选择操作。 Step 5：按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。 Step 6：按变异概率执行离散变异操作。 Step 7：计算Step 6得到局部最优解中每个个体的适应值，并执行最优个体保存策略。 Step 8：判断是否满足遗传运算的终止进化代数，不满足则返回Step 4，满足则输出运算结果。 其次，运用遗传算法工具箱。(Matlab genetic algorithm toolbox)