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Apriori算法是关联规则挖掘算法，通过连接和剪枝运算挖掘出频繁项集，然后根据频繁项集得到关联规则，关联规则的导出需要满足最小置信度的要求。是一种逐层搜索的迭代式算法

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几种常用的内插数值计算方法，对经常数值计算的人有帮助-several interpolation commonly used numerical calculation method, the numerical calculation of regular people to help

应用背景 三维点云网格化,应用到三维重建中，通过结构光扫描获取的三维点云数据，对点云数据进行重建生成三角面片。 关键技术用边扩展来构建三角网的算法是： 1.选取两数据点，连成初始基线 2.沿基线的固定一侧搜寻第三点，生成第一个Delauney三角形 3.以三角形的两条新边作为新的基线 4.依次重复2,3直至所有的基线处理完毕 所以在算法中分别用了几个函数分别是用来获取第三个点，根据余弦值来判断三角形的，构建三角网的。都是根据算法的思想来的

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语音编码和解码算法一旦发言被完全编码，必要的算法可以被实现为重建的语音。最终的结果将是，可以用尽可能少的带宽被发送作为可能的，如果必要的合成语音。人们希望，在综合转载讲话的理解近似原始语音。以下步骤explainthe解码算法的逻辑流程图。创建的声门激励模型 - 帧willact表征为声道滤波器的LPC系数。该被输入到滤波器是theexcitation。对于浊音，激励将是一个periodicsignal与冲动每一个基音周期全部为零。这是声门激励的asimplified模型。对于清音，theexcitation将仅仅是白噪声。逆滤波器透过LPC系数滤波器的激励。声道滤波器的输出通过一个去加重滤波器进一步过滤。加重滤波器的输出被适当缩放为每帧的能量增益。

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