Newton interpolation method for linear equations themselves a bit simple

跟踪滤波的目的是根据已获得的目标观测数据对目标的状态进行精确估计，跟踪滤波的关键是对机动目标的跟踪能力，机动目标跟踪的主要困难在于跟踪设定的目标模型与实际的目标动力学模型的匹配问题。 -The purpose of tracking filter is based on objective observational data has been the target of the state accurately estimate the key to tracking filter for maneuvering target tracking capabilities, the main difficulty maneuvering target tracking is to track the target model to set realistic goals and motivation learn the model matching problem.

应用背景四轴飞控代码四轴飞控代码四轴飞控代码四轴飞控代码四轴飞控代码四轴飞控代码四轴飞控代码四轴飞控代码四轴飞控代码四轴飞控代码四轴飞控代码四轴飞控代码四轴飞控代码四轴飞控代码关键技术卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波卡尔曼滤波

矩阵运算，具体说明见程序中，在各个程序中都有详细的介绍- The matrix operation, concrete showing sees in the procedure, all has the detailed introduction in each procedure

ZIP解压源程序 VC++编写 Borland C++buider 环境下通过-source VC extracting ZIP prepared Borland C environment through buider

二维平面delaunay三角剖分，可以较好的实现二维平面上点集的三角网格化，使用随机增量算法实现！

模式识别与智能计算-Matlab技术实现  PDF+光盘资料本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测度，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数冲经网络、自组织竞争神经网络、慨率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。本书内容新颖，实用性强，理论与实际应用密切结合，以手写数字识别为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码，为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，亦可供相关工程技术人员参考。

采用高斯分布生成随机表面。用计算机生成一个高斯分布白噪声二维随机序列,计算其傅里叶变换； 根据指定的自相关函数R通过傅里叶变换得到滤波器输出信号的功率谱密度

计算机模拟中的数值算法，对于牛顿运动方程-Summary on Some Numerical Methods for Newton’s Equation of Motion

DFT的数字采样数据可以用在任何时间序列数据（声波/振动/地震等）平面文本输入（没有声卡）

普里姆（Prim）算法是一种构造性算法。设G=(V,E)是一个具有n个顶点的带权连通无向图，T=(U,TE)是G的最小生成树，其中U是T的顶点集，TE是T的边集，则由G构造从起始顶点v出发的最小生成树T的步骤如下：（1）初始化U={v}，以v到其他顶点的所有边为候选边；（2）重复以下步骤（n-1）次，使得其他（n-1）个顶点被加入到U中：  a.从候选边中挑选权值最小的边加入TE，设该边在V-U中的顶点是k，将k加入U中；  b.考察当前V-U中的所有顶点j，修改候选边，若边（k,j）的权值小于原来和顶点j关联的候选边，则用边（k,j）取代后者作为候选边。本代码实现了普里姆算法。代码能正确运行。