一个模糊查询文件，相当好用，实现环境VC

本算法是自己的机器人课程设计，有具体的算法原理和程序设计介绍。具体内容见设计报告书。在压缩包里。 本设计学习并分析了基本RRT路径规划的原理，并通过参考资料及自己分析，提出了一种改进的RRT路径规划算法。为了验证改进型RRT算法的正确性以及合理性。最后在VS2010开发环境下用C++编写了两种RRT算法的程序代码及演示界面。通过一定量的实验得到了大量数据。经过数据分析，验证了改进型RRT是正确的，并且在不破坏基本RRT算法的随机性的前提下，有效的将随机性和目的性结合起来，提高了RRT算法的效率和路径的质量。 本设计中，选取二维平面作为机器人的运动环境。即在二维平面下进行RRT算法设计，将机器人看做二维平面上的一个点。机器人的运动是连续的。 用C++语言实现算法，在VS2010集成开发环境下运行调试程序。 在演示软件中，将机器人所处的环境大小设置为600*400。机器人的起始位置用一个半径为30的大圆的圆心表示。目标点用一个半径为

图是一个更一般的结构比我们在上一章研究了树木；事实上，你可以把一棵树作为一种特殊的图。图可以用来表示我们的世界很多有趣的事情，包括系统的公路，航空公司的航班从城市到城市，如何通过互联网连接，甚至序列课程你必须完成一个计算机科学专业。我们将在本章中看到的，一旦我们有一个问题的一个很好的表示，我们可以使用一些标准的图形算法来解决什么，否则似乎是一个很难的问题。

多目标优化是指在约束条件下有两个或两个以上的优化目标，而且这些目标之间相互矛盾，不能同时达到最优，也就是说，一个目标的最优往往是以牺牲其它目标作为代价的，因此多目标优化问题存在多个最优解，这些解之间无法比较优劣，统称为Pareto最优解。带精英策略的快速非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II，NSGA-II)是目前应用较为广泛的一种多目标算法。本案例将对MATLAB自带的改进的NSGA-II进行讲解，并举例说明其应用。

此代码是LZW的算法实现，对学习LZW算法有一定的帮助，有兴趣的朋友可以下载来看看，值得学习！

资源描述本文首先在查阅和参考大量国内外相关文献的基础上，介绍了无线传感器网 络节点定位技术的研究背景及意义，综述了国内外研究现状，并详细介绍了无线 传感器网络中一些典型的无需测距定位算法和系统。 传统DV-Hop 算法采用较少的锚节点参与平均跳距计算，未知节点使用此平均 跳距值误差大，为了减小DV-Hop 算法的定位误差，提高待定位节点的定位精度， 本文从以下三方面对其进行改进：针对DV-Hop 定位算法适应节点均匀分布的网络 这一特性，在算法的前期提出了节点的部署策略；针对平均每跳距离在求各种跳 数的节点之间的距离时有着不同程度的影响，在算法的中期提出了距离修正值策 略；针对用三边或多边测量法计算未知节点的坐标精度不高这一问题，在算法的 后期使用了具有交叉因子的粒子群算法这一策略 使用Omnet++和Matlab 仿真工具对提出改进算法的有效性进行验证。实验证 明，与DV-Hop 算法相比，三种改进算法的定位精度都得到了一定程度的提高，特 别是基于交叉因子粒子群定位时效果最佳，能更好地满足实际应用的需求。 关键词：无线传感器网络，节点定位技术，距离向量-跳段，平分四块部署，距离 修正，交叉粒子群优化算法

列主元的高斯算法-out of the PCA algorithm Gaussian

它包含用于以下操作的用户驱动的代码：1.显示的QPSK基带信号。2. OFDM功率谱。OFDM信号的3 BER性能。OFDM信号的4频谱。5.降低PAPR使用剪切/过滤。6.降低PAPR使用选择性映射。PAPR降低使用选择性映射和剪切/过滤7.比较研究。oneOf的正交频分复用（OFDM）系统中的具有挑战性的问题之一是它的高峰 - 均功率比（PAPR）。

用样条拟和函数，拟和函数。Matlab编程-used to be and the kind of function, and to function. Matlab programming

资源描述循环码是一种很重要的线性分组码，是目前研究得最成熟 的一类码之一。它除了具有线性分组码的线性外，还具有循环 性，其码字结构一般用符号[n，k]表示，其中n 是该码组中的码 元数，k 是信息码元位数，r（r=n-k）是监督码元位数。循环码具 有较强的检错和纠错的能力，用于通信系统时可极大地提高了 通信的可靠性。

简单的试探法走迷宫--The simple trial method that walks the labyrinth