最大生命周期的贪婪连通控制集构造算法

用C++实现WVD，其中用到汉明窗，是根据matlab时频分析工具包中的wvd变换改写成C++语言的，其中信号序列必须为2的整数倍，还用到快速傅里叶变换FFT

应用背景利用mpu6050进行平衡的控制可应用于 多轴飞行器，平衡车 倒立摆等关键技术mpu6050获取小车姿态，通过电机控制小车平衡。为了pid方便调试，通过nrf模块进行无线调参。使用时需要两个板子，通过串口将pid发送给一个板子，这个板子将数据通过无线nrf发送给小车上的板子。

网上现有的通过opencv2实现显示摄像头视频代码都是控制台程序。借助网上一个多线程实例实现在MFC对话框上通过OpenCV2直接显示摄像头视频，希望您有帮助。  VS2008+OpenCV2.4.4

以前看到很多人写小游戏，所以想尝试自己经过长时间的努力学习一点c#写一个小游戏，有人会给一些建议

CRF的工具包，实现原理，及样例。CRF(Conditional Random Field) 条件随机场是近几年自然语言处理领域常用的算法之一，常用于句法分析、命名实体识别、词性标注等。在我看来，CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型，只不过HMM使用隐含变量生成可观测状态，其生成概率有标注集统计得到，是一个生成模型；而CRF反过来通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注集统计得来，是一个判别模型。由于两者模型主干相同，其能够应用的领域往往是重叠的，但在命名实体、句法分析等领域CRF更胜一筹。当然你并不必须学习HMM才能读懂CRF，但通常来说如果做自然语言处理，这两个模型应该都有了解。

本人收集的DSP处理例子程序－数字录音程序-I collect examples of DSP processing procedures-digital recording procedures

应用背景 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种新的机器学习方法，其基础是Vapnik创建的统计学习理论（Statiscal Learning Theory，STL）。统计学习理论采用结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM）准则，在最小化样本点误差的同时，最小化结构风险，提高了模型的泛化能力，且没有数据维数的限制。在进行线性分类时，将分类面取在离两类样本距离较大的地方；进行非线性分类时通过高维空间变换，将非线性分类变成高维空间的线性分类问题。 关键技术 本章将详细介绍支持向量机的分类原理，并将其应用于基于乳腺组织电阻抗频谱特性的乳腺癌诊断。 乳腺是女性身体的重要器官，乳腺疾病类别繁多、病因复杂，其中，乳腺癌是乳腺疾病的一种，逐渐成为危害女性健康的主要恶性肿瘤之一。近年来，乳腺癌等乳腺疾病发病率呈明显上升趋势，被医学界称为“女性健康第一杀手” 。 相关研究结果表明，在直流状态下不同生物组织表现出不同的电阻特性，生物组织电阻抗随着外加电信号频率的不同而表现出较大的差异。常见的电阻抗测量方法有：电阻抗频谱法(Impedance Spectroscopy)、阻抗扫描成像法(Electrical Impedance Scanning，EIS)、电阻抗断层成像法（Electrical Impedance Tomography，EIT）等。电阻抗频谱法的测量依据是生物组织的电阻抗随着外加电信号频率的不同而呈现出较大的差异；阻抗扫描成像法的原理是癌变组织与正常组织及良性肿瘤组织的电导（阻）率相比，存在着显著性的差异，从而使得均匀分布在组织外的外加电流或电压场产生畸变；电阻抗断层成像法则利用设于体表外周的电极阵列及微弱测量电流，提取相关特征并重新构造出截面的电阻抗特性图像。 尽管目前的电阻抗测量结果还存在一些偏差，但相关研究已经证实癌变组织与正常组织的电阻抗特性存在显著地差异。因此，乳腺组织的电阻抗特征可以应用于乳腺癌的检查与诊断中。由于电阻抗测量法具有无创、廉价、操作

资源描述根据Hopfield神经网络相关知识，设计了一种具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果，仿真测试结果表明该设计可行有效。

本程序能够对运动目标进行检测，提取前景图像以及能够进行灰度处理和对目标能够进行有效的跟踪，通过VS2010和opencv进行编译，能够运行出来。

小波提升格式的源代码，采用了标准的分裂、预测和更新三步，比经典小波算法速度提高一倍！-Lifting format of the source code, adoption of the standard split, forecasts and updates of steps, the classic wavelet algorithm than double the speed!