Extended Kalman Filter

计算方法上机改进尤拉-calculation on the plane Improved Mood

这是一个简单的 JPEG 编码器，支持颜色 JPEG 基线的脸采样，输入唯一的 24 位 BMP 文件 代码结构但来说明每一步过程并不特别优化，效率更普遍。

查表型crc16校验算法，c源码-Lookup- crc16 checksum algorithm, c FOSS

彩色演通过定向线性最小均方误差 EstimationDigital 摄像机样品使用彩色滤光片的场景马赛克图案 （例如，拜耳模式） 的数组。演颜色样本的图像质量的关键。这本文提出了一种新颜色演的优化技术定向滤波的绿色 — — 红色和绿色 — — 蓝色的区别信号。两者的主要区别信号的假设下(PDS) 之间的绿色和红色/蓝色通道是低通缺少绿色样本自适应地估计在两个水平和垂直方向的线性最小均方误差估计 （LMMSE） 技术。这些方向的估计然后以最佳方式融合，进一步提高绿色的估计数。最后，遵循 demosaicked 的全分辨率绿色通道，其他两个颜色通道是从 LMMSE 重建筛选和融合的综合布线系统。实验结果表明，提出了的颜色演技术优于现有的方法在峰值信噪比测量和视觉感知。

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jaccobi迭代法和GS迭代法求解线性方程组，并有著名病态对称正定矩阵Hilbert矩阵的生成程序和其不同维数下，求解结果的对比作图-jaccobi iteration and GS iterative method for solving linear equations, and a well-known pathological symmetric positive definite matrix Hilbert matrix formation process and the different dimension, the results of the solution Comparative mapping

车辆路径问题可以描述为：在一个存在供求关系的系统中，有若干台车辆、若干个配送中心和客户，要求合理安排车辆的行车路线和出行时间，从而在给定的约束条件下，把客户需求的货物从配送中心送到客户，把客户供应的货物从客户取到配送中心，并使目标函数取得优化。这里以最简单的无时限单向配送车辆路径问题为例。 1、遗传算法的实施步骤：     遗传火算法的实施步骤如下（以目标函数求最小为例）。     第一步：初始化 t←0进化代数计数器；T是最大进化代数；随机生成M个个体作为初始群体P（t）；     第二步：个体评价 计算P（t）中各个个体的适应度；     第三步：选择运算 将选择算子作用于群体；     第四步：交叉运算 将交叉算子作用于群体；     第五步：变异运算 将变异算子作用于群体，并通过以上运算得到下一代群体P（t + 1）;     第六步：终止条件判断  t≦T：t

这是数据挖掘算法，基于FP-tree。适用于静态数据库中频繁项的挖掘。需要扫描两次数据库。并且不会产生候选项集。较Apriori算法效率较高。

两维弹性边界元程序-two dimensional elastic boundary element program

petriNet model