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说明：  使用Fisher 现行判别函数对给定的样本进行训练，对于两类，Fisher线性判别函数很好做，就是 w = Sw (m1 - m2), 其中：Sw为总类内离散度矩阵， m1, m2, 为两个模式类的均值(Fisher discriminant function using the current sample of a given training for two, Fisher linear discriminant function is well done, that is, w = Sw ' (m1- m2), where: Sw of the total within-class scatter matrices, m1, m2, the mean value for the two pattern class)

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sift匹配程序在matlab环境下的实现，包括特征提取与匹配(the sift match program realization in Matlab environment, including feature extraction and matching)

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选星程序 用于天文导航选取恒星用于导航,适用于火星探测等等(the program for choose star )

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遗传算法的电机优化程序，个人专门编写的，对于初学者来说，可以借鉴(function youhua1() 遗传算法 n-- 种群规模 ger-- 迭代次数 pc--- 交叉概率 pm-- 变异概率 v-- 初始种群（规模为n） f-- 目标函数值 fit-- 适应度向量 vx-- 最优适应度值向量 vmfit-- 平均适应度值向量 clear all close all clc 清屏 tic 计时器开始计时 n=20 ger=100 pc=0.9 pm=0.1 初始化参数 生成初始种群 v=init_population(n,44) 得到初始种群，22串长，生成20*22的0-1矩阵 [N,L]=size(v) 得到初始规模行，列 disp(sprintf( Number of generations: d ,ger)) disp(sprintf( Population size: d ,N)) disp(sprintf( Crossover probability: .3f ,pc)) disp(sprintf( Mutation probability: .3f ,pm)) sprintf可以控制输出格式 待优化问题)