异步电机直接转矩控制

rsqp算法的工具包，很有用很好呀，希望有用(pso)

Face Recognition system

PSO测试函数代码，包括单峰和多峰函数。(PSO test function code, including unimodal and multimodal function.)

说明：  蚁群算法，自适应蚁群算法，效果较为理想。(Ant colony algorithm)

说明：  实现公历和农历之间的相互转换.包含了1899年到2100年202年的工农历数据，可以实现相互转换。(use to translate standard date and chinese data)

this program generates the Cartesian coordinates of a cylinder and sphere. equations for generation of cylinder and sphere is given for easy understanding.

OFDM系统在频率选择性衰落信道下误码率特性。(OFDM systems in frequency selective fading channel bit error rate performance under)

用matlab中详细搭建的VSC的模型，可以使用，并且很好使用(Matlab detailed VSC model, can be used, and very good use)

说明：  语音信号处理的matlab工具箱，安装后可在matlab运行，包括多种基本的语音信号处理算法(Matlab toolbox for speech signal processing)

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。 可以用于解决评估问题，解码问题，学习问题 1. 评估问题。 给定观测序列 O=O1O2O3…Ot和模型参数λ=(A,B,π)，怎样有效计算某一观测序列的概率，进而可对该HMM做出相关评估。例如，已有一些模型参数各异的HMM，给定观测序列O=O1O2O3…Ot，我们想知道哪个HMM模型最可能生成该观测序列。通常我们利用forward算法分别计算每个HMM产生给定观测序列O的概率，然后从中选出最优的HMM模型。 这类评估的问题的一个经典例子是语音识别。在描述语言识别的隐马尔科夫模型中，每个单词生成一个对应的HMM，每个观测序列由一个单词的语音构成，单词的识别是通过评估进而选出最有可能产生观测序列所代表的读音的HMM而实现的。 2.解码问题 给定观测序列 O=O1O2O3…Ot 和模型参数λ=(A