各类智能算法 20多个源代码

串口控制继电器模块.vi

分析了间歇混沌模型振子的混沌特性， 利用 振子的非平衡相变对微小信号具 有敏感性及对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力的性质， 采用混沌振子阵列实现 对噪声背景下微弱信号的检测； 并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据， 该方法的优点在于可以直接进行解 析计算。仿真实验表明： 该检测方法简单、 有效，测的精度比较高

以优化SVR算法的参数c和g为例，对DE（差分进化）算法MATLAB源码进行了详细中文注解。是很好的学习材料。

最新的，主要讲了如何分析TP各种HOOK和写驱动代码去过掉TP所有HOOK，自己下了看吧

一个基于QT5且简单易懂的TCP通信例程，包括客户端和服务器的实现

手把手教你怎么从github上到项目到你的eclipse里面

java实现单机版和网络对战版五子棋，功能包括计时、悔棋、聊天、显示双方状态等等。详细见https://blog.csdn.net/qq_37913997/article/details/81148253

利用VBA，C++，MATLAB，Python，Java进行VISSIM二次开发。

除掉封面，共446页，只有5.39M,但内容是最全面的，质量上也是非常清晰的。是学dsp算法的绝佳书籍，没有华丽的数学推导，简单明了，名曰数字信号处理C语言程序集，民间又称DSP算法大全C语言版本。第六章FIR数字滤波器的设计F■尋■■b■晷↓國■看↓■↓b日↓bb↓●■■22786.1窗函数方法…22?§6.2域最小误差平方设计.……238§6.3切比雪夫逼近方法…………42第三篇随机数字信号处理第一章经典谱佔计……6§11功率谱估计的周期图方法…····““甲早争·道者自自.264§1.2功率谱估计的相关方法T■冒■■■■■『曾■■詈『國昏日■■哥■订d·聊聊b■山如↓h“◆白ψp4q第二章现代谱估计………………………26821求解一般托布利兹方程组的莱文森算法■■■昏■■1冒■■看嚼司聊國司冒D■180§22求解对称正定方程组的乔里斯基算法q■ψ鲁鲁曾◆◆曾自自4鲁唱音昏鲁自■Z83§23求解尤利沃克广程的菜文森德宾算法…°P甲自287§2.4计算ARMA模型的功率谱密度§2.5尤利沃克谱佔计算法………………………………………292A2.6协力差谱估计算法…1亡■曾■■目■鲁會曾罪司罪鲁·命讠咖D■■■■b啁§2.7 Burg谱佔计算法……1■●33§2.8最大似然谱估计算法第三章时频分析·聊·即·D●b·■唱鲁·◆■申曾阜曾q俨俨■■中個◆314§3.1维格纳( Wigner)分布·“314§32离散小波变换r""t31第四章随机信号的数字滤波也“命甲甲即甲330§41维纳( Wiener)数字滤波330§4,2卡尔曼( Kalman)数宇滤波.吾小如山山甲·自甲§43最小均方(LMS)自适应数字滤波"…"…"∵"卜"r""r"s""341§4-4归一化LMS自适应数字滤波…………344§4.5递推最小二乘(RLS)自适应数字濃泼导↓↓晶3L8第四篇数字图像处理第一章图像雄本运算■■↓罪隱b■【b啁山b西血a导即·晶s咱■聊暴,M352§1.1图像读取、存储与显示…第一篇常用数字信号的产生第一章数字信号的产生§1.1均匀分布的随机数功能产生(a,b)区间上均匀分布的随机数。方法简介均匀分布的概率密度函数为f(r)共它2,方差为Qb通常用U(a,b)表示。均匀分布的均值为+b产生均匀分布随机数的方法下首先,由给定的初值x,用混合同余法a=(ai-1+c)(mod M)产生(,1)区间上的随机数y其中:a-2045,c=1,M=22;然后,通过变换x,=a(ba)y;产生{a,b)区间上的随机数z;三、使用说明1.子函数语句double urniform (a, b, seed>2.形参说明a——双精度实型变量。给定区间的下限。b—双糖度实型变量。给定区间的上限。seed-—长整型指针变量。*seed为随机数的种子。四、子函数程序(文件名: uniform.c)Double uniform (a, b, seed)double a, bilong int的sced;QubIc￥seed=2045兴(#seed)+1ccd=.Scd一(;gced/lC48576)两L18576t=(兴seed)/1048576.0;t=+a)苦trefute〔五、例题产生50个0到1之问均匀分布的随机数主函数程序(文件名: uniform.r):# inelude" stdio.h′include furiomaini)doble a,b,x; int i+Jg intdouble unifo r(double, double, long int xa=0.0;h=1.0;=13?9for(i=0

从手势图像的预处理、手势的特征提取和手势的识别三方面对基于视觉的手势识别进行了研究。图像预处理包括图像平滑、图像分割、二值化、图像形态学处理和轮廓提取。轮廓提取是使用八邻域边界跟踪算法。在手势的特征提取部分，使用边界傅立叶描绘子的手势特征提取算法。针对手势的识别，采用了基于 BP 神经网络的识别方法。是基于opencv和vs编写的程序