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这个项目是一个控制台c++程序，其中包含一个温度转换，长，平尾流

程序设计步骤： 1、取均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数 4、降序排列特征值 5、去掉较小的特征值 6、去掉较大的特征值(一般没有这一步） 7、合并选择的特征值 8、选择相应的特征值和特征向量 9、计算白化矩阵 10、提取主分量

retinex opencv算法可直接运行，算法参数稍作改进可以实现SSR，MSR，MSRCR等功能。 Retinex理论的基础理论是物体的颜色是由物体对长波（红色）、中波（绿色）、短波（蓝色）光线的反射能力来决定的，而不是由反射光强度的绝对值来决定的，物体的色彩不受光照非均匀性的影响，具有一致性，即retinex是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法，Retinex 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

Apriori算法的Matlab实现 可以自动生成关联规则，计算支持度、置信度

编译原理课程设计java版源代码，有运算符优先算法、DFA、LL1、LR

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平均因子分解法，适用于正定矩阵First, let s recall the definition of the Cholesky decomposition: Given a symmetric positive definite square matrix X, the Cholesky decomposition of X is the factorization X=U U, where U is the square root matrix of X, and satisfies: (1) U U = X (2) U is upper triangular (that is, it has all zeros below the diagonal). It seems that the assumption of positive definiteness is necessary. Actually, it is "positive definite" which guarantees the existence of such kind of decomposition. -Average factor decomposition method applied to positive definite matrix First, let s recall the definition of the Cholesky decomposition: Given a symmetric positive definite square matrix X, the Cholesky decomposition of X is the factorization X = UU, where U is the square root matrix of X, and satisfies: (1) UU = X (2) U is upper triangular (that is, it has all zeros below the diagonal). It seems that the assumption of positive definiteness is necessary. Actually, it is positive

信息论是通信专业的基础课程，这里讲述了很多算法，用于信息编码，lz77是其中一种。这是lz77的c编码。

灰色关联分析法的基本思想是根据各比较数列集构成的曲线族与参考数列构成的曲线之间的几何相似程度来确定比较数列集与参考数列之间的关联度，比较数列构成的曲线与参考数列构成的曲线的儿何形状越相似，其关联度越大。程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。