二叉树集合运算毕业论文

 狄克逊检验法的特点：首先认为随机样本来自正态总体，正态总体的方差未知。狄克逊检验法不必计算样本平均值和样本标准差，而是采用极差比来构造狄克逊检验法的统计量。这种检验方法，在测定值的数目较多时，由于不需要计算标准差，所以节省很多时间，比较实用。具体做法如下：将样本观测值按它们的大小，从小到大的顺序排列。采用这一方法，不必计算算术平均值和标准偏差。而是根据数目的不同，计算出相应的值。 

这是肾结石的分割算法。它是非常高效的算法，结果给出明确的肾结石。欢迎大家下载、试用。谢谢大家的支持！

C语言求逆矩阵 介绍一下算法导论上的一般的矩阵求拟算法思路。 假设要对矩阵A求逆，首先利用矩阵论知识，对A进行LUD分解。 利用分解出来的矩阵L，U，D来求解AB=I中的n个线性方程组，得到n个解向量，所有解向

输入三角形的三点坐标，计算三角形面积，周长-Enter the three coordinates of the triangle to calculate the triangle area, perimeter

    图像去雾雾，包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的的要求。在雾的影响下，经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。通过一定的技术手段，去掉物体表面的雾霭，增强图片效果显得尤为重要。   Tarel等人提出了一种基于中值滤波的去雾算法，该算法虽然速度比较快，但由于中值滤波不能很好的保持边缘信息，导致得到的大气散射光分布不能很好地反映场景的深度信息。在景深发生突变的边缘区域，无法得到令人满意的去雾效果。 在本篇论文中，香港城市大学针对Tarel去雾方法进行改进。  源码包来自作者的英文主页下载，其中包括作者EI论文原文，PPT，以及全部代码和测试集。对图像去雾领域的研究能提供重要的借鉴意义。

bp神经网络在语音识别中的应用，同时利用Matlab进行仿真得到结果。  神经网络是近年来信息科学、脑科学、神经心理学等诸多学科共同关注和研究的热点。由于其具有良好的抽象分类特性,现已应用于语音识别系统的研究和开发，并成为解决识别相关问题的有效工具。文章在讲述语音识别过程的基础上重点讨论利用BP神经网络对语音进行识别,用matlab完成对神经网络的训练和测试,并获得满意的结果。

资源描述针对基于 GSM 网络的移动电话定位，Wu Zhi-li 等 [127] 提出了一种使用统计学 习理论的定位算法，不需要特殊的网络配置，仅需要信号强度信息，并且与传统 的使用信号强度的方法有着本质的区别。传统的基于信号强度的定位方法是通过 大量的测定，构建一个具体的信号传输模型。在获取移动终端到各基站的具有噪 音的信号强度后，使用这一模型推导终端的位置

萨斯达斯

遗传算法的 matlab 程序代码，程序完整，可以正确运行

机器学习作者tom mitchell的书上代码-machine learning tom Tests author of books on the code