使用高斯滤波去噪

资源描述摘要(随着网络及通信技术的飞速发展!人们对无线通信的需求越来越大!也出现了许多的无线通信协议)文章 对目前使用较广泛的蓝牙*+%,-$$"./0/’和1234无线协议分别进行了阐述!比较了他们技术上的异同点!讨论了 在选择*使用这些技术时应注意的问题!对较具发展潜力的新无线技术标准5.6!7/8699也进行了阐述)对他们的未来 应用进行了展望) 关键词(蓝牙:1234:./0/:5.6:7/8699

这次的也是一些算法，但是生成了具体的程序，方便使用。-this is some algorithm, but the ratio of the specific procedures and user-friendliness.

本文件包包括复数的常用运算- This document pocket includes the plural number commonly used to operate

这是人工智能当中的归结反演的算法实现代码

人工神经网络的c++实现源码,含实现神经网络层的类,神经网络的类,中文详细注释, 并含有使用示例,学习神经网络的好源码-Artificial neural network c++ implementation source code, including achieve the type of neural network layer, the type of neural network, a detailed English notes, and contain the use of examples of good learning neural network source code 

资源描述该粒子滤波算法程序  应用在动态环境下目标跟踪的效果很好

header file implementing LU decomposition of a matrix. The file is independent, all the functions required are in the header file

本文实现了C4.5的算法，在ID3的基础上计算信息增益，从而更加准确的反应信息量。其实通俗的说就是构建一棵加权的最短路径Haffman树，让权值最大的节点为父节点。ID3算法：ID3算法的核心是：在决策树各级结点上选择属性时，用信息增益（information gain）作为属性的选择标准，以使得在每一个非叶结点进行测试时，能获得关于被测试记录最大的类别信息。其具体方法是：检测所有的属性，选择信息增益最大的属性产生决策树结点，由该属性的不同取值建立分支，再对各分支的子集递归调用该方法建立决策树结点的分支，直到所有子集仅包含同一类别的数据为止。最后得到一棵决策树，它可以用来对新的样本进行分类。

分形几何－－用简单构造复杂的艺术。 对图形的放大有两种，一种是光栅放大，放大后图形的边界会产生锯齿；另一种是矢量放大，采用的是关系计算的方法，放大的图形不会出现锯齿和模糊。基于Julia的方法属于矢量放大，该方法被称为“分形显微镜”。是一个很有用的功能模块。-Fractal geometry- with a simple structure is complicated art. Amplification of the graphics there are two types of grating amplification, the amplified graphics have jagged borders the other is to enlarge the vector used is a method of calculation, to enlarge the graphics will not appear jagged and fuzzy. Julia

书是针对工程上常用的行之有效的算法而编写的C语言函数程序集，在第一版的基础上作了修改和扩充。书中包括了近几年出现的许多新算法。全书分为数值计算与非数值计算两部分。其中数值计算部分的内容包括：线性代数方程组的求解、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、非线性方程与方程组的求解、插值、数值积分、常微分方程（组）的求解、拟合与逼近、数据处理与回归分析、极值问题、数学变换与滤波、特殊函数、随机数的产生、多项式与连分式函数的计算、复数运算；非数值计算部分的内容包括：排序、查找、图形模式下读写屏幕象点、基本图形操作、汉字操作等。-book is widely used in engineering at the effective preparation of the algorithm and C language function suite, on the basis of the first edition was revised and expanded. The book includes the past few years, many of the new algorithm. Topics are divided into the numerical and non- numerical calculation of two parts. These numerical part of the contents include : linear algebraic equations by solving the matrix computation, Matrix eigenvalues and eigenvectors of computing, nonlinear equations and solve equations, interpolation, numerical integration, ordinary differential equations (Group I) solution, fitting and approximation, data processing and back In analysis, optimization, mathematical transformation and filtering, specia