FLUENT udf lesson

采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间断，2保证路径不穿过障碍。用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的，就是种群初始化，选择，交叉，变异，适应度计算这样，那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题、难点以及解决办法。

模式识别聚类分析中的最大最小聚类方法，对给定的样本数据（7个），通过聚类分类，返回类别编号，代码有注释能直接运行主函数。

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关于Proteus仿真ADC0809，说明以下几点：1、在Proteus中，ADC0809是不可仿真的。但可以用ADC0808代替ADC0809进行仿真。ADC0808与ADC0809有相同的引脚，功能极为相似。在Proteus中，可以认为：ADC0808就是ADC0809。2、说明几个关键引脚的输出信号：1)OE 数据输出允许信号，高电屏有效（意思就是，当OE接高电屏时才允许将转换后的结果从ADC0808的OUT1~OUT8引脚输出，否则，在内部锁存）。2)ADC0808的ALE信号（22引脚），以及START信号（6引脚） ALE称为“地址锁存允许信号”，高电屏有效。就是说

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系统阐述支持向量机的统计学习理论，支持向量机理论，描述SVM训练算法，着重描述SMO算法

MIMO-OFDM不同信道估计的对比（matlab代码）很不错的东西