原创的可以产生校验号

用能量重心法，对基2分裂的FFT算法进行校正，在整周期采样的条件下，幅值，相位，频率等可以达到很高的精度 -energy center, two pairs of split-the FFT algorithm for correction, in the whole cycle of sampling conditions, the amplitude, phase, frequency, etc., may achieve high accuracy

物联网智能信息处理算法的输入要从文件读取，具有通用性假设min_sup_count=2，在如下交易数据集上，验证算法结果的正确性

128点DIT FFT,能实现128点的快速傅里叶变换，对在校的大学生学习，试验很有帮助！-DIT FFT 128 points, 128 points to achieve the fast Fourier transform, to the college students study, test helpful!

内含一个高斯随机数的发生程序，实现语言为C＋＋，对某些工程人员可能会有用。-containing a Gaussian random occurrence of procedures to achieve language C++, some staff may be used.

加密算法，通过一组数学公式,把原文转换成密文-encryption algorithm, a mathematical formula group, the original transformed into ciphertext

基于TI DSP开发的旋变编译器位置解析，输入sine,cosine信号，经过滤波处理后进行相位比较来计算当前角度，根据角度来计算出转速。。。

Um algoritmo de otimização por 考试 de particulas。Utilizando matlab，简单 e 缀 de entender。

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KMEANS 利用两相的迭代算法来减少点到形心的距离，K 的所有群集的都总和的总和。第一阶段使用文献通常描述作为"批"的更新，每次迭代组成的就是重新分配到他们最近的群集质心点一下子，紧接着簇中心的重新计算。这一阶段可以看作是提供速度快，但可能只有近似解作为起始点，第二阶段。第二阶段使用文献通常描述作为"上线"的更新，在那里点单独重新分配如果这样做会降低的距离，总和和簇中心则在每个重新分配后重新计算。在这第二个阶段的每次迭代包含一通虽然所有的点。KMEANS 可以收敛于局部最优解，在这种情况下是在哪个移动到不同的群集的任何单点增加的距离总和的点的一个分区。这个问题只能是解决了起始点的聪明 （或幸运，或详尽无遗） 的选择。IDX 分为不同的 K 组 = KMEANS （X、 K） 分区 N 由 P 数据矩阵 X 中的点。此分区减少总和，在所有的群集，群集内款项的点到聚类质心的距离。X 行对应于点、 变量对应的列。KMEANS 返回 N 由 1 向量 IDX 包含每个点的聚类指数。默认情况下，KMEANS 使用平方欧氏距离。

应用背景霍夫曼树-C++源码实现：哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。关键技术给定n个权值作为n的叶子结点，构造一棵二叉树，若带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。