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特征降维是模式识别中重要的一步，从图像中提取的原始特征往往维度较高，需要对其降维处理。基于AdaBoost的特征降维是具有良好的特征选择能力，其对每一维特征训练若分离器，根据分类效果调整权重，并最终选择具有分类信息的特征组合。

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问题描述 图G=（V，E）的一个团是图G的一个完全子图，即该子图中任意两个相异的顶点都有一条边相连。最大团问题就是要找出图G中顶点数最多的一个团。基本要求(1) 用回溯法来求解最大团问题。(2) 用分支限界法来求解最大团问题。测试数据 由读者给定若干连通图。实现提示 本课程设计的实现主要包括以下主要过程：(1) 关于解的编码形式（对应顶点i 的变量x[i]=1当且仅当顶点i属于找到的最大团）。(2) 设计合适的上界函数，即如何确定当前团最大顶点数的上界。

用c#编写的上位机软件实时接收串口数据，用dataGridView显示所读取的数据，并写入TXT， 用chart把数据绘制成波形，有放大缩小功能（功能有待完善），chart有两条游标。资源如有不足请留言指教。

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