齐次泊松点过程和硬芯泊松过程

可以发现有*算法中的溶液。它包含几个类，你应该运行“开始游戏”。我发现了一个一步一步的解决方案。

matlab code from friend shortest path (dijkstra)

a single axis kalman filter simulation for pose-estimation

不知道怎么弄的 你先给我开开吧 我急着用呢 好不好啊-SDAFSDFGSGQWRAEFSDFDSFGGSDF

lDPC校验矩阵的环检测。包括4环检测算法，6环检测算法及8环检测算法。还包括一个准循环LDPC奇偶校验矩阵的生成算法。(this algrithm can search cycles in LDPC parity check matrix。It contain cycle-4 cycle-6 cycle-8 test algrithm.It also contains a algrithm for generate the LDPC quasi-cyclic parity check matrix )

说明：  SOM神经网络（自组织特征映射神经网络）是一种无导师神经网路。网络的拓扑结构是由一个输入层与一个输出层构成。输入层的节点数即为输入样本的维数，其中每一节点代表输入样本中的一个分量。输出层节点排列结构是二维阵列。输入层X中的每个节点均与输出层Y每个神经元节点通过一权值(权矢量为W)相连接，这样每个输出层节点均对应于一个连接权矢量。 自组织特征映射的基本原理是，当某类模式输入时，其输出层某一节点得到最大刺激而获胜，获胜节点周围的一些节点因侧向作用也受到较大刺激。这时网络进行一次学习操作，获胜节点及其周围节点的连接权矢量向输入模式的方向作相应的修正。当输入模式类别发生变化时，二维平面上的获胜节点也从原来节点转移到其它节点。这样，网络通过自组织方式用大量训练样本数据来调整网络的连接权值，最后使得网络输出层特征图能够反映样本数据的分布情况。根据SOM网络的输出状况，不仅能判断输入模式所属的类别，使输出节点代表某类模式，而且能够得到整个数据区域的分布情况，即从样本数据得到所有数据的分布特征。 (SOM neural network (self-organizing feature map neural network) is an unsupervised neural network. Network topology is an input layer and an output layer. Input layer nodes is the input dimension of the sample, each node represents a component input samples. Output layer nodes are arranged in two-dimensional array structure. X in the input layer and output layer each node of each neuron node Y by a weight (the weight vector as W) is connected, so that each output layer corresponds to a connection node of the right vector. Self-organizing feature maps of the basic principle is, when each category of inputs into the model, its output layer one node get the maximum boost and win, Huoshengjiedian around Yixiejiedian Yin Zuo Yong Ye Shoudaojiaotai lateral stimulation. Then a learning network operation, the winner node and surrounding nodes in the right direction vector to the input mode to make consequential amendments. When the input mode type changes, the two-dimensional plane of the wi)

Wavelet Transforms and JPEG2000

几乎涵盖了光学各种仿真的学位论文，值得大家去深入学习。matlab的使用会进一步加深。(Almost covers the optical simulation of the dissertation, worth to study further. The use of matlab will further deepen.)

用matlab的绘图函数，绘制了一幅带有树叶的玫瑰花图，通过这个有意思的程序，可以学习到matlab中一些绘图函数的用法，适合初学者学习。

PCA主元分析代码，对工业控制中的应用，详细的过程描述， load d00_te.dat; date=d00_te; [m,n]=size(date); X=zscore(date); [pp,score,latent,ts]=princomp(X); su(1)=latent(1); for i=2:30         su(i)=su(i-1)+latent(i); end i=1; q=sum(latent(:,1)); while su(i)/q