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用于扑克的识别 主要原理是 先把左上角的截去一个角（涉及到智能判断切片大小） 之后通过区域查找和HSV模型 辨别出颜色 和找出相应的区域 然后利用编码形式 识别数字和花式(The main principle for the identification of poker is to first truncate the top left corner (relating to intelligence judgments slice size) after the HSV model through regional search and identify colors and find the appropriate form of identification coding region and then use digital and fancy)

信息检索： 从文档集合中返回满足用户需求的相关文档（信息）。(Information retrieval: From the collection of documents returned to meet user demand related documents ( information ).)

个人编写的关于积梳状滤波器的程序,用于抽取和插值时防止信号失真.(individuals prepared on the plot comb filter procedures for taking and the interpolation to prevent signal distortion.)

2维的图像压缩重构程序，很好的程序，可以运行(CS omp agritourism )

the paper describes the existing techniques of face detection.

说明：  两种不同的假设： H1 ： 0 xn A fn wn ( ) cos(2 ) ( ) = ++ π θ n=1,2,…,N，f0 为规一化频率 H0 ： xn wn () () = n=1,2,…,N 其中 w[n]是均值为 0，方差为 2 σ n 的高斯白噪声，A 已知，样本间相互 独立，信号与噪声相互独立; 相位θ 是随机变量，它服从均匀分布 1 0 2 ( ) 20 p θ π θ π ?? ≤ ≤ = ??? 其它 1）改变输入信噪比（改变 A 或噪声方差均可），给定虚警概率，画出 输入信噪比与检测概率之间的理论曲线。(注意：理论检测曲线与样本 数有关) 2）改变样本数，用 Monte-Carlo 实验方法得出 PF＝0.001 时输入信噪比 与检测概率之间关系曲线（至少三条），并得出结论。 3）改变 M-C 实验次数，样本数不变，用 Monte-Carlo 实验方法得出 PF ＝0.001 时输入信噪比与检测概率之间关系曲线（至少三条），并得出 结论(Draw the theoretical curve between input SNR and detection probability)

说明：  一个matlab神经网络工具箱，其中包含RNN,CNN等(Matlab neural network toolbox)

平面刚架数值分析程序 用matlab编写,可处理集中载荷和分布载荷(Numerical analysis of plane frame program with matlab prepared to deal with concentrated loads and distributed loads)

几个用MATLAB语言编写的扩展卡尔曼滤波例子，适合初学者(some example about EKF(Extended Kalman Filter))

遗传算法解决旅行商问题遗传算法解决旅行商问题(Genetic algorithm to solve traveling salesman problem genetic algorithm to solve traveling salesman problem)