人口预测模型

Dev-C++ 5.11是目前Dev-C++的最新版本，非常适合学习C++。

CPM Viterbi解调 在高斯白噪声信道下的误码率性能仿真

STM32 触摸屏汉字、图片显示，有触摸驱动

【实例简介】支持向量机非线性回归通用MATLAB源码 支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合。

【实例简介】可靠性算法，改进一次二阶矩法的Matlab源代码，结合Rackwitz-Fiessler方法和Nataf犯法，能够考虑任意分布的随机变量，能够考虑相关变量，里面包含部分测试例子，可直接在Matlab软件中调用执行，文件中包含详细的注释。

matlab 相机标定代码 摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵的过程。[1]基本的坐标系：世界坐标系；相机坐标系；成像平面坐标系；像素坐标系[2]一般来说，标定的过程分为两个部分：第一步是从世界坐标系转为相机坐标系，这一步是三维点到三维点的转换，包括R，t（相机外参，确定了相机在某个三维空间中的位置和朝向）等参数；第二部是从相机坐标系转为成像平面坐标系（像素坐标系），这一步是三维点到二维点的转换，包括K（相机内参,是对相机物理特性的近似）等参数；投影矩阵 ： P=K [ R | t ]

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【实例简介】从维数简约出发，阐明了流形学习的产生、作用及基础知识，详细分析了经典的流行学习算法，并用于图像处理测试了效果

数字峰检原理下面介绍的一种数字峰值测量方法，是依据等效采样的原理，能利用较低采样率的A/D采样频率甚至比A/D采样率高很多的信号的峰值。 基于等效采样的数字峰检 本峰值检波电路基于信号频域频谱搬移理论，采用两个特殊频率（双频）对信号先后完成采样，互补采样中的“盲区”，通过采样的最大值提取得到周期信号的峰值。这种方法可以兼顾高低频，全幅度段达到良好的线性。可以做到0.1Hz~100MHz频率段，同时，此检峰原理很有研究价值，变换灵活，在具体设计电路时考虑实际频率段的需求来做设计，可以将此电路的性能应用的灵活自如。

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