MPU6050卡尔曼滤波解算姿态

【实例简介】本程序包是我花费了两个月时间调试出来的全数字锁相环程序，极具参考价值。望刚刚涉及到锁相环的同仁可以好好利用。

DEMATEL方法所需要的所有MATLAB源码,源码中有详细的使用说明书，只要输入初始的矩阵，DEMATEL方法中所需要的数据，都可以计算出来，还可以输出图像。

使用matlab，自编卷积函数，去噪函数，GUI界面，实现二维灰度图的小波分解，去噪，重构。

《深入浅出MFC》分为四大篇。第一篇提出学习MFC程序设计之前的必要基础，包括Widnows程序的基本观念以及C++的高阶议题。“学前基础”是相当主观的认定，不过，甚于我个人的学习经验以及教学经验，我的挑选应该颇具说服力。第二篇介绍Visual C++整合环境开发工具。本篇只不过是提纲挈领而已，并不企图取代 Visual C++使用手册。然而对于软件使用的老手，此篇或已足以让您掌握Visual C++整合环境。工具的使用虽然谈不上学问，但在视觉化软件开发过程中扮演极重角色，切莫小觑它。 第三篇介绍application framework的观念，以及MFC骨干程序，所谓骨干程序，是指Visua

员工各种信息：包括员工的基本信息，如编号、姓名、性别、学历、所属部门、毕业院校、健康情况、职称、职务、奖惩等；员工各种信息的修改；对转出、辞退、退休员工信息的删除；按照一定条件，查询、统计符合条件的员工信息；教师教学信息的录入：教师编号、姓名、课程编号、课程名称、课程时数、学分、课程性质等。科研信息的录入：教师编号、研究方向、课题研究情况、专利、论文及著作发表情况等。按条件查询、统计，结果打印输出。 

本文首先分析了国际上先进医疗及养老保险标准，并结合深圳市的现状及当代国情，对深圳市未来需要在这方面实现的目标进行了量化描述，接着分析了深圳市经济与居民健康水平发展的趋势及原因，运用多元线性回归方法，综合考虑疾病类型、医疗保障和环境质量因素，分析了如何合理配置医疗和养老资源以实现所制定的目标，最后给出了与目标相匹配的医疗与养老保险方案。  针对问题一，本文将建立时间序列模型对未来医疗和养老保障目标进行预测。首先，在对深圳市未来养老保障进行预测时，本文选取老龄化程度、市人口数量、年龄结构作为影响因素，对医疗保障进行预测时，本文选取医院床位、医疗费用、城市人口作为影响因素。其次，通过搜集国际上医疗及养老保障先进的国家的数据，将深圳近几年数据与之相比较，分析出差距及发展前景；最后，本文分别建立医疗和养老保险数据集，并对数据预处理，将影响因素作为自变量，将医疗和养老保障作为因变量，使用 SPSS 建立时间序列模型，整理养老与医疗床位数，实现目标的量化描述。  针对问题二，在预测未来十年深圳常住人口时，本文运用了 Matlab 多元线性回归，对近十年的数据进行了多次拟合,并对这些拟合进行了比较，得出深圳常住人口模型公式。矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。  针对问题三，首先对医疗保险方案进行分析，本文根据深圳市近几年对医疗卫生事业的投资力度及当代发展特点，得出未来医疗保险方案应结合计算机技术，完善信息系统，改善医疗保险监控手段，合理控制医疗费用的增长，进而保障医疗保险基金高效运行，以实现目标；其次对养老保险进行分析，养老保险会对患者和老人造成影响，且深圳未来老龄化正在加速，因此在未来养老保险方案制定上，需要考虑两点：第一、养老保险能够调节供求匹配度，第二、从深圳市政府利益的角度，要尽可能使得保险金额少，所以本文从这两方面进行综合考虑设计养老保险方案。  关键词：时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险

支持向量机最初是作为分类模型出现的，特别是对于二分类模型有很好的表现。如果将支持向量机改装成支持向量回归机，将达到比线性回归或其他回归模型更加优秀的效果，而且不需要假设目标函数是优秀的回归模型。支持向量回归的求解仿照支持向量分类机。

实现NTC热敏电阻器对温度的测量。热敏电阻器把温度的变化转换为电阻阻值的变化

本代码为用Java实现的模拟退火求解旅行商问题，希望对大家有帮助

步态识别算法，使用python书写的代码，大家可以免费用