Algorithm design in the 0

卡尔曼滤波是解决以均方误差最小为准则的最佳线性滤波问题，它根据前一个估计值和最近一个观察数据来估计信号的当前值。它是用状态方程和递推方法进行估计的，而它的解是以估计值（常常是状态变量的估计值）的形式给出其信号模型是从状态方程和量测方程得到的。 卡尔曼过滤中信号和噪声是用状态方程和测量方程来表示的。因此设计卡尔曼滤波器要求已知状态方程和测量方程。它不需要知道全部过去的数据，采用递推的方法计算，它既可以用于平稳和不平稳的随机过程，同时也可以应用解决非时变和时变系统，因而它比维纳过滤有更广泛的应用。

全选主元高斯消去法agaus.c--返回零表示原方程组的系数矩阵奇异，返回的标志值不为零，则表示正常返回。-entire election PCA Gaussian Elimination agaus.c--return to the original equation is expressed by the coefficient matrix, a sign of the return value is not zero, then returned to normal.

本文是基于Visual 6.0的C++语言编程 实现了简单计算器的加、减、乘、除运算操作。

关于棋盘覆盖问题的算法设计与分析，经VC++6.0编译通过-ABOUT CHESSBOARD

资源描述针对传统的贝叶斯算法做了相应的改进，使得效率提升了一些。里面的原始代码来自于《learning in action》这本书，这里针对源代码做了新的改进，从而提升准确率。

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Mie散射数值计算的Delphi代码,用来计算粒子的光散射，在粒子检测，材料测试上有广泛的应用。-Numerical calculation of Mie scattering of Delphi code, used to calculate the light scattering particles in particle detection, materials testing on a wide range of applications.

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