FPGA DFT Fast Algorithm

采用高斯消元法实现的n阶线性方程组求解程序；-using Gaussian elimination method to achieve the n-solving linear equations;

用对分法求非线性方程f(x)=0的实根.基本思想：逐步缩小这个有根的区间，当这个区间长度减小到一定程度是，就取这个区间的中点作为根的近似值-Use of sub-method of nonlinear equation f (x) = 0 the real roots. The basic idea: to gradually narrow the range of this well-established, when the interval length decreases to a certain extent, we take the midpoint of this range as the root approximation

高斯消去法求解高阶矩阵，拟合椭圆等时需要用到的-Gaussian elimination method to solve high-order matrix, fitting ellipse, etc. need to use

应用背景背包问题和背包问题是一个问题组合优化：给定一组项目，每一个有一个重量和一个值，确定每个项目的数目，以包括在集合中，以便总重量小于或等于一个给定的限制和总的值是尽可能大。它的名字来自于一个被人所面对的问题受限于一个固定大小的背包，必须用最有价值的项目。问题往往出现在资源分配，有财务约束和在组合数学领域等，学习计算机科学，复杂性理论，密码学与应用数学。背包问题已经研究了一个多世纪，与早期的作品约会远1897。它不知道如何命名“背包问题”起源，但问题被称为在早期的作品数学家托拜厄斯丹（1884–1956），这表明这个名字可能在民间传说中存在的数学问题已经完全定义。并；https://en.wikipedia.org/wiki/knapsack_problem并；关键技术代码是用matlab遗传算法。在人工的领域智能，遗传算法（遗传算法）是一种模拟的搜索启发式自然选择过程。这种启发式（有时也被称为启发式）通常用于生成优化有用的解决方案搜索问题。遗传算法属于大类进化算法（环境），它生成的解决方案，优化问题利用自然进化启发的技术，如遗传、突变，选择和交叉。https://en.wikipedia.org/wiki/genetic_algorithm

以我的近似 = INTEGRAL((F(X) DX)) 从 A 到 B： 输入： 终结点 A、 B ；整数 N。 输出： 阵列 R.（R(2,N) 是对我的近似）。 R 是由行 ； 计算只有 2 的行保存在存储中

基于支持向量机的盲均衡算法,使用的输入信号是QPSK.-Based on support vector machine blind equalization algorithm, the use of the input signal is QPSK.

数值算法，二分搜索演示-numerical algorithm, two hours search demonstration

这段代码是 utliised，如下所示： 1-将视频转换为帧，然后到图像的 SIFT 得到对取自两个图像的对应点 2 恢复 homographies 的每个图像 3-扭曲图像之间的单应 4 混合图像转换成使用加权的平均的马赛克 5-查看结果

车库管理系统

杭州电子科技大学在线系统ACM的1053题，用贪心方法解决-Hangzhou University of Electronic Science and Technology ACM-line system of the 1053 title with a greedy solution