64点FFT变换

三维张量在不同坐标系统的变换，可用于各向异性介质的介电张量的旋转等问题-3D tensor in different coordinate systems transformation can be used in the dielectric anisotropy tensor rotation problems

用C++实现的 用链表实现无限大整数的加减运算,-C achieved with Chain achieve infinite integer addition and subtraction operations.

这是简单的源代码，以帮助了解如何算术数据压缩的工作。在使用 devcpp 5.6.1 的 c 语言中创建此源代码。这段代码是 linier 编程风格这不 OOP，但它可以开发的。使用 2 的比较方法，一是在功能和其他主要是写这个程序是不同的两个功能。第一个排序按升序排列的代码性格，帮助每个字符的代码量降序排序第二个，然后它的代码字符升序排序。此代码用链表来保存它的限于 1000年字符字符压缩的结果。如延长它的限制或更改的数据结构，它可以升级。无论如何这我第一次上传代码，对不起如果坏了。

时频分析使用的源代码，希望对大家有用，接着上传！-The use of time-frequency analysis of the source code, in the hope that useful to everybody, and then upload!

（1）Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识，采用脉冲序列作为辅助系统模型，用 计算输出数据 ；用原输出数据 计算 ，用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。 （2）M.dat,wnoise1.dat分别为M和白噪声序列。Wnoise1.dat的长度为700，wnoise2.dat的长度为1000。Msls6.c为N=600的程序，Msls8.c为N=800的程序。 （3）程序运行后，生成的两个h文件为产生的脉冲响应函数。Msls6.dat为msls6.c的参数估计结果，msls8.dat为msls8.c的参数辨识结果。分别如下所示： a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 （4）由数据结果可以看出，采用msls辨识方法估计精度要比els法的估计精度差一些。尤其是噪声参数c2的估计误差不在1％以内。这是由于msls法计算上较为简便，计算上的简化就带来了估计精度上的误差。由N=600和N=800相比较，可以看出当N增大时，误差有所减小。理论上当N趋于无穷时， 。 -err

应用背景gSpan是图形数据库频繁图挖掘软件包。 ；给定一个集合的图形和最小支持度阈值，gSpan能够发现所有的子图的频率高于阈值。 ；的gSpan的细节可以在下面的文件中找到，基于图结构的gSpan：模式挖掘， ；的 ；X燕和J.汉族。 ；触发。2002基于数据挖掘的国际会议（ICDM 102）。 ；  [PDF]；扩展版，UIUC的技术报告，uiucdcs-r-2002-2296  ；[PDF]关闭图形系统：挖掘频繁闭图模式， ；用X燕和J.汉族。 ；触发。2003知识发现与数据挖掘国际会议（SIGKDD 2003） ；。【PDF】使用协议下载仅用于内部研究的目的，再分配和商业使用是不允许的；使用下载的软件仅限于性能测试。对于其他利益，联系作者。关键技术gSpan是图形数据库频繁图挖掘软件包。 ；给定一个集合的图形和最小支持度阈值，gSpan能够发现所有的子图的频率高于阈值。并；

我们用轨迹条来控制滤波器，来动态得到不同滤波效果1.已将dll打包到Release文件夹下，运行Release文件夹中的exe可以直接看到运行结果.2.源代码运行需要进行OpenCV+VS开发环境的配置。我是使用编写环境：Visual Studio 2010写作当前代码时配套使用的OpenCV版本： 2.4.8

基于Hilbert Huang Transform的多扰动暂态信号检测，能够较好的提取出暂态信号出现的时刻及信号幅度，是分析非平稳信号的良好工具。

四皇后问题，八皇后问题，特洛比方块等等一些数学问题算法实现- Four empresses questions, eight empresses questions, Turlogh and so on some mathematics question algorithms realizes compared to the block

清华大学数学实验之线性与非线性最优化幻灯片-Tsinghua University" s math test linear and nonlinear optimization slide