PGE Solving equations faster

记忆放大器仿真程序（记忆saleh）,用做预失真均衡项目可以用的前置记忆功率放大器的非线性失真模型。-memory Saleh

这是一个用于雷达航迹处理的kalman滤波程序-This is a deal for the radar track of kalman filtering procedures

Vc中关于FFT算法的编程-Vc on the FFT algorithm programming

应用背景我将此应用于毕业设计。四轴飞行器的飞行控制程序，选用的是pid控制。四轴飞行器STM32F103RBT6程序 MPU6560， STM32F103RBT6+mpu6050模块，使用卡尔曼滤波，波形很不错。基于stm32 的usb，采用mpu6050陀螺仪模块采集三轴角速度的运动，实现空中鼠标，实际使用效果很好，拿着模块上下左右轻轻摆动即可控制鼠标的运动，不像普通鼠标需要放在桌面上，采用stm32开发板实现，同时也有触摸屏鼠标功能，关键技术基于STM32的四轴飞行器设计最终

用vb写的有关科学计算方面的，包括求最大值，积分，统计，概率，矩阵运算等-used to write the relevant scientific computing, including seeking maximum points, statistics, probability, matrix operations, etc.

该程序用来解方程组的,非线性的和线性的,带有参数的方程组-The program group for the solution of equations, non-linear and linear equations with parameters

可以计算多边形相交，开计算多边形相交算法，判断任意两个多边形是否存在交集，是否相交，可以在平面中实现，也可以在屏幕中使用，是很不错的哦。。

用opencv实现的图像平滑平滑，包含领域滤波和中值滤波，通过程序结果可以看出，对于胡椒盐噪声，中值滤波明显优于领域滤波

资源描述Python是一种非常简单的语言，并有一个非常简单的语法。它鼓励程序员编程没有样板（制）的代码。Python中的最简单的指令是“打印”指令，它只打印出一行（也包括换行符，不像C）。有两个主要的Python版本，Python 2和Python 3。Python 2和3是完全不同的。 ；

粒子群优化算法 （PSO） c粒子群优化 （PSO） 算法 [1，2] 在 C 可执行"插入"代码作为一个小型图书馆。粒子群优化算法用于涉及全局随机优化的连续函数 （称为目标函数） 的问题。粒子群优化算法也可用于离散优化问题，但在此库的当前版本中未实施这种行为。使用只是在代码中包括 pso.h 和 pso.c。您需要有 GNU 科学图书馆和各自的发展 （即标题） 文件，以在您的应用程序中包含 pso.c。你的 Makefile 中将添加到您的 LDFLAGS 的-lgsland lgslcblas。为了使用 pso_solve()，您需要：最小化目标函数 （见在 pso.h 中定义类型 pso_obj_fun_t），一个具有正确初始化的 pso_results_t 对象 (malloc 会) gbest 缓冲区。这是将存储发现最好的位置，以及最小的误差 （存储在成员错误）。一个具有正确初始化的值 （使用 pso_set_default_settings() 进行快速和肮脏的初始化） 的 pso_settings_t 对象功能邻域拓扑粒子群优化算法用于确定每个 particle 附近吸引子提供了三种不同的策略：全球的拓扑结构 （PSO_NHOOD_GLOBAL），每个粒子由每一另一种粒子群通知环形的拓扑 （PSO_NHOOD_RING） 在那里存在着固定的环型拓扑结构和每个粒子由其邻近的微粒通知