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完全使用C++写的高效线性代数运算库！还提供了矩阵类。--Highly effective linear algebra operating library which written in C++ completely ! It also provides the matrix class

图形演示任务。在VC环境下分别在每个旋转方向，使用OpenGL实现场景中包括地面，立方体，四面体，键盘控制三维漫游，漫游，以及立方体和四面体

纯惯性导航解算程序，结果很好，有四种不同的解算方法，参考了四种不同的书中的捷联解算方法。

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一种统计方法，使得有可能提高 无线移动通信的性能 系统在这里被公开。它包括的分离 在通信系统的接收信号 这基于代码分多址接入 (CDMA) 技术。这个想法就是优化 共享相同的不同用户的分离 频率和时间资源使用应急 独立组件的统计学方法 分析 (ICA)。ICA 使得能提取 发出信号，是作为对于统计独立的 可能。在这里，接收器指出的混合物 发出信号的用户，我们想要分开。 每个用户有自己的代码 （或签名） 传播的 用于标识他从其他用户。ICA 然后将 用作分离接收到的信号接收器 没有发出信号的恶化。我们有 使用位错误率 (BER) 和噪声信号 作为应用性能评价的标准比率 (信噪比) ICA 接收器。我们已考虑过的情况 添加白高斯噪声输入信号 （AWGN） 通道和瑞利信道 (褪色的情况 通道）。与传统的比较研究 接收机如犁耙，匹配的筛选器 (MF) Minimum Mean-Squared 错误 (MMSE) 是 进行。得到的结果显示的优越性 ICA 接收机相比 MF 接收器。另外，如果是 用于混合结构如耙 + ICA 或 MMSE + ICA，这应改善一般 系统的性能。

计算机算法与分析，包括书后习题答案，供参考了-Computer algorithms and analysis, including the answer to the book Exercises for the reference to the

在教学《信息论与编码》操刀编写的C代码，没用使用数据结构中关于树的方法，一般同学都可以看懂的，希望对你们有点帮助。

应用背景HMM算法 预测回转窑喂煤量的预测 其中包含主成分分析 特征点的选取 什么的  考虑模式识别中的一个重要方法—隐Markov模型（HMM），由于HMM具有出色的统计学基础和有效的训练算法使得HMM在序列信号的统计分析方面具有十分强大的功能，可用于动态时间序列建模并进行模式识别。关键技术HMM VS2010 C++  回转窑熟料烧结过程的特点使得很难用机理分析或系统辨识的方法建立回转窑有效的预测模型。本软件充分考虑回转窑烧结过程各热工参数对烧结过程的影响，而工业现场记录的大量过程数据也为数据驱动的建模方法提供了条件。

此算法是在VS中实现的二叉遍历算法，二叉树的基本的遍历规则有三种：前序遍历，中序遍历和后序遍历。对于每一种遍历，树中每个结点都要经过3次。前序遍历在第一次遇到结点时立即访问，中序遍历第二次遇到结点时访问，后序遍历则到第三次遇到结点时才访问。

MissSVM 是一个包求解基于半监督的支持向量机的多示例学习问题。MissSVM 旨在表明如果采取独立实例的假设，多实例学习可以看作半监督学习的一个特殊情况，多实例学习领域可能并入半监督学习的领域。因此，未来的多实例学习研究应假定只有序列矩袋及避免独立实例的假设