GA——DSP

素数因子产生器：该程序能生成prime factor-prime factor Generator : the program can generate prime factor

资源描述基于GA的tsp算法结局旅行商问题，该方法高校快捷方便，所需数据简单，代码有注释，易懂，能进行修改，是一套非常不错的算法，用了好多次 稳定性较好。

九维的卡尔曼滤波跟踪算法，包括xyz三方向和各方向的位置，速度，加速度。-Nine-dimensional Kalman filter tracking algorithm, including the three xyz direction and the location of the direction, velocity, acceleration.

运用粒子群算法，实现交流斩波器的特定谐波消去。根据交流斩波器的输出电压方程，建立其数学模型，运用粒子群算法计算相应的开关角，控制开关在相应的角度开通，即可在交流调压的同时实现特定消谐。

用KNN算法实现数据分类，算法简单易懂，适合初学者！简单来说，K-NN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟训练数据里的每个点求距离，然后挑离这个训练数据最近的K个点看看这几个点属于什么类型，然后用少数服从多数的原则，给新数据归类。

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m + k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。

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时隙ALOHA协议，写论文超级有用，基于OPNET仿真计算原理

利用matlab实现k均值图像分割算法，k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的