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HFSS仿真 天线仿真实例 一些重要的例子(HFSS fangzhenshili tianxian)

遗传算法多用于最优处理，这是一个改进的遗传算法代码，可供参考学习。(Genetic algorithms are used for optimum handling, which is an improved genetic algorithm code for reference study.)

电缆模型函数的绘制程序，包括电缆屏蔽层与地之间的模型(XLPE Cable model)

学习元胞自动机的好程序，尤其对于新手。可以和生命游戏等一起结合来入门学习。(Simulation of forest fire.)

alamouti_new: Orthogonal space-time block coding for 2xM antenna configurations.

实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。 缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。 改进的算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。 4，这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感，但计算量显然要比K均值要大，一般只适合小数据量。(achieving K-mean clustering algorithms : K-means algorithm : given the number of Class K, n will be assigned to target K to 000 category, making target category of the similarity between the largest category of the similarity between the smallest. Disadvantages : class size have no great difference for dirty data is very sensitive. Improved algorithms : k-medoids methods. Here a selection of objects called mediod to replace the center of the above, the logo on a medoid this category. Steps : 1, arbitrary selection of objects as K medoids (O1, O2, Ok ... ... Oi). Following is a cycle : 2, the remaining targets assigned to each category (in accordance with the closest medoid principle); 3, for each category (Oi), the order of selection of a Or, calculated Oi Or replace the consumption-E (Or))

particle swarm optimization

用MATLAB作切比雪夫-1型低通滤波器设计(Using MATLAB for-1 Chebyshev-type low-pass filter design)

一些常用的CFD差分格式的代码，新学的用起来挺好的(some basic code for cfd )

FZP离焦光强计算 系统滴介绍了 光学计算问题(Calculation of defocus intensity)