修剪草坪

C#写的三元线性回归方程，可以计算简单的线性回归，第一次写，请包涵。-C# Written ternary linear regression equation, can calculate the simple linear regression, the first to write, please bear with me.

对等间隔数据 ，使用快速傅里叶变换到频率域进行补零， 之后反变换回来实现数据插值的过程。程序调用了fftw库，所以在调试前请先准备fftw库。此算法目前只支持等间隔采样的数据，对于高维数据的插值可以通过，分别对每一个维度插值后最后整合起来，实现高维数据的插值。

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Kalman Optical Flow 算法的入门级例子-Kalman Optical Flow Algorithm for the entry-level example

对.bmp格式的图像进行快速傅立叶变换，包含测试图像。-On. Bmp format images fast Fourier transform, including the test images.

快速排序是一种分而治之的排序算法

大致想法就是对于一个数abcdefg。。。比他小或等于的有abcdefg 个，其中不包括9的有（大致就是转成9进制， 如果不存在9的话转出来的大小就是小于等于abcdefg有几个十进制的数）a*9^n + b * 9 ^(n-1)....这样。但对于在高位出现过9了，那么低位的数字也就没有意义了，计算的话反而会重复，就在高位的下一位不+就好了 所以比abcdefg小的9的个数就是abcdefg-a*9^n + b * 9 ^(n-1)。。。这样多个。 一个高精度*纯洁的数字 + 高精度的加减操作就好了（因为确认了b >= a）。。 很奇怪大神们的思想都是一开始打表10^n - 9 ^ n什么的这样。。 渣渣的思路一开始就是一级一级往上乘果然跟大神们不是一个思维方式

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。

另一种离散傅立叶变换程序-a discrete Fourier transform procedures

kmeans聚类算法，在数据挖掘当中的应用，可用于时间序列数据的聚类，并能够显示聚类中心曲线，和聚类所用时间。代码简单容易实现。