圆的bresenham算法的实现

RANSAC为RANdom SAmple Consensus的缩写，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。它于1981年由Fischler和Bolles最先提出。该资源是利用MATLAB编写的 RANSAC 直线 椭圆 圆 拟合程序 

蚁群聚类算法是人们对蚂蚁堆形成原理进行研究而产生的一种群体智能算法。LF蚁群聚类算法的主要思想是：将待聚类的数据对象随机放置在一个二维区域中，人工蚂蚁在二维区域内随机移动，每只蚂蚁根据数据对象与局部环境的相似程度，决定捡起或放下该数据对象的概率，相似程度越高捡起的概率越小，放下的概率越小，蚂蚁的移动使得它与其邻域内的邻居相互影响、相互作用，经过一定代数的迭代后，蚁群联合行动导致属于同一类别的对象在同一个空间区域聚集在一起，实现自组织的聚类过程。

从.txt文件中读取数据，并对数据进行哈尔小波变换和压缩操作。-From. Txt file to read data, and data Haar wavelet transform and compression operations.

利用VB进行FFT（快速傅立叶）变换。-use VB FFT (Fast Fourier) transformation.

 ；近似PI使用蒙特卡罗方法。的例子是基于一个均匀分布的假设。

你想不想去火星，但不知道什么时候离开或多少带来了什么？你想的东西降落在月球上？一般任务分析工具（GMAT）是一个开放源代码的太空任务的分析工具来回答只是那些类型的问题。 GMAT是由一组美国航天局，私营工业，公共和私人捐助者的发展。 GMAT的目的是既为真实世界的工程设计研究，如NASA宪章的精神，教育和公众参与的工具。GMAT的设计建模，优化，并估计飞船在轨道飞行状态从低地球轨道到月球应用，星际轨道等深空任务。分析师模型空间任务中GMAT首先创建资源，如飞船，传播者，估计和优化。资源可以被配置，以满足特定的应用程序和任务的需要。 GMAT包含一套广泛的可用资源，可以被分解成物理模型的资源与分析模型资源。物理资源包括飞船，推进器，罐，地面站，形成冲动烧伤，烧伤有限，行星，彗星，小行星，月球，重心，振动点。分析模型资源包括差分校正，传播，优化，估计*，3-D图形，XY坐标图，报告文件，文件的星历，用户定义的变量，数组和字符串，坐标系统，自定义子程序，MATLAB功能和数据。

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基于polarssl的思想封装的sm3算法mac的源代码 很不错的代码，值得分享和借鉴