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use GA to deal with 模糊期望值模型问题例题-use GA to deal with the problem fuzzy expectations model example

高斯混合模型（GMM）算法利用matlab实现，主函数信息如下：%   emgmm：GMM参数生成函数%   Input：%              Data：      D x N ，N个D维数据%              Alpha0： Gauss模型的权重初始值%              Mu0：      D x M，Gauss模型的中心初始值%              Sigma0：Gauss模型的方差初始值（假设每个方差矩阵都是对角阵， 即一个数和单位矩阵的乘积）%              loglikthreshold：EM迭代停止条件%   Output：%              [Alpha, Mu, Sigma]：高斯混合模型参数

最小圆排列的分支限界法！ 用了很好的剪支策略很快的！-smallest circle with a branch and bound method! With a good strategy for cutting sticks soon!

在Python下基于Arcgisn内核完成了影像拼接的功能，根据图像的地理位置进行拼接，对于重叠去的处理，就是后面处理的图像会覆盖前面处理的图像，计算所有的输入文件的空间范围的并集，然后根据图像的分辨率，计算结果图像的大小投影等信息，这个函数里面其实可以直接进行投影转换，等一系列的坐标转换处理，程序可以运行。

应用背景用正弦条纹进行三维重建，相位解包裹部分用格雷码的二值条纹实现，可以实现精度小于1mm的三维重建。第一次上传源码，谢谢大家支持。关键技术关键技术包括正弦条纹的三维重建原理，格雷码二值条纹相位解包裹原理。之所以没直接用C++的相位解包裹算法是因为手头没有相应的代码，只有matlab的。此次上传也是为了下载c++的相位解包裹代码。

用matlab编写的图像处理的合集，包含10多种图像操作，如各种滤波处理，各种噪声处理，图像压缩处理，图像旋转，图像剪切，图像平移，图像缩放，图像膨化和腐蚀，图像边缘提取，图像变亮和变暗，图像锐化和柔和等等，重要的是有界面设计，在单一的GUI界面，可选择单独处理操作或是多种不同操作，是研究图像处理的好工具

这是我珍藏的简单的封包分析工具，希望大家喜欢。-This is my collection of simple packet analysis tool, I hope everyone likes.

c语言数值算法，不是我本人设计。但确实很高效，编码习惯也很好-c language numerical algorithm is not my design. It is indeed very efficient, very good coding habits

在MPI上用并行LU分解求解线性方程组的源程序。- Decomposes the solution system of linear equations on MPI with parallel LU the source program.

给定n个结点的有向图的邻接矩阵，可判断该图是否为强连通的，单向连通的，或弱连通的。-For a given n-node directed graph adjacency matrix, can determine whether the plan strongly connected, and one-way connected, or weak connectivity.