hechaboshu

2D fdtd with pml and two sinosudoal point source

说明：  对粒子滤波算法的原理和应用进行综述’首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题C阐述粒子滤波的原理D然后在分析采样=重要性=重采样算法基础上C讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段D最后从概率密度函数的角度出发C将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较C阐明了粒子滤波的适应性C给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用C并展望了其未来发展方向(QJPRQ Elc8&m :jelf dgwd99&jvdej gq:c&decwe 9d:ejv&chj&ec:d:cqi:pcrcw’8jfjgmdeelcg g&jgcd:"g g= #diqqjdghj&ec:9: u&cfCelcmcgc:jvjwcdq h9d:ejv&chj&ec:d:cmjpcgCudqcwgelcdgd&rqjqhqedgwd:wd&m :jelf=jf9 :edgvc=:cqdf9&jgmhj&ec:Celc9h9d:ev&chj&ec:d:cwjqviqqcwdgwqcjf9:d:cj&&iqe:decw)

BP 神经网络算例，很好的算例程序，希望对大家有帮助(BP neural network example, the example program, we hope to help)

关于端点检测的几种方法，语音样本是自己录制的，对传统算法做了一些改进，加入了去噪，去噪之后再进行端点检测，均调通 vad0303：自己设置调整门限为一定值 vad0310：根据能量值和过零率设置门限，自适应门限值 vad0310_2：基于比例因子的门限自调整 vad0310.m加入了噪声，端点检测前都噪声进行了处理 entropy.m：基于自适应子带频谱熵的稳健性语音端点检测 可用于语音增强及端点检测 dbdoor.m：双门限算法，用于语音端点检测。可以通过调整门限值，并加入门限自适应算法，实现语音端点检测(Several methods on endpoint detection, recording their own voice samples, the traditional algorithm has made some improvements, adding a de-noising, and then after de-noising endpoint detection are transferred through)

说明：  基于马氏距离时间序列分类Time-series-classification-master(Time-series-classification-master)

八皇后问题，用matlab解决八皇后问题，以及多皇后问题，采用追溯法(Eight queens problem)

梯度下降（可视化,两个例子），对于初学者来说有用。(Gradient Descent（visualization，two examples）)

DIP text book kmeans image segmentation Input: ima: grey color image k: Number of classes Output: mu: vector of class means mask: clasification image mask

旅行商问题：全国省会二维坐标如图30所示，基于遗传算法设计从黑龙江到西藏，并遍历全国各省会(每个省会只经过一次）的最短路径(Traveling salesman problem: two-dimensional coordinates of the national capital as shown in Figure 30, based on genetic algorithm design from Heilongjiang to Tibet and traverse the provinces (each provincial capital only after a) the shortest path)

使用matlab程序编写的雷达目标航迹跟踪小例程，主函数是进行雷达数据处理，通过CEvHBv分析，主成分提取，rjxPEom降噪等处理后得到的运动轨迹曲线。 (Matlab programming using radar target tracking small track routines, the main function is radar data processing, through CEvHBv analysis, principal component extraction trajectory after rjxPEom noise reduction processing curves obtained. )