三维电阻率反演matlab代码

快速傅里叶变换的C实现，采用新的倒序算法，程序代码只有一百多行，就要以实现千个采样点的计算-Fast Fourier Transform of C realized, the introduction of a new reverse algorithm, program code, only more than 100 lines, it is necessary to achieve the 1000 sampling points calculation

这是一个关于LSB水印技术的算法  这是一个源文件的打包，通过这个算法人们就可以活用这个水印技术。

fdtd三维计算代码，计算电磁波在空间的电磁散射与传播。考虑了三维真实情况，支持linux下的使用。

通过C++源代码全面介绍了C＋＋程序设计的方法和技巧。作者首先假定读者并不了解程序设计的所有知识，整个程序开发过程均从原始的概念开始到程序设计的实现，从零开始意味着从最最低级的地方起步，没有任何预备知识。因此无论是对于初学C＋＋的人，还是应用C＋＋的高手都具有较高的实用价值。 C++初学者必看， 快速学会C++的好资料， 我就是从这个里面学会的。 例子才是经典，简单又实用。

输入行数 n 和首数字字符，在屏幕上输出由数字围起的高和下底宽度均 n 的空心梯形。 要求：输出的数字是循环的，即输出数字 9 后再输出的数字是 0。输入：  行数n 和首字符输出：    空心梯形例：输入：5 5输出：5 6 7 8 9 0 1 0 9 8 7 6 5 6 6 7 7 8 8 9 0 1 0 9

本书共分６篇，第１篇统计学基础知识与ＳＡＳ软件应用技巧，介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、ＳＡＳ软件应用入门、编写ＳＡＳ实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS／GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第２篇试验设计与定量资料的统计分析，介绍了与ｔ检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第３篇试验设计与定性资料的统计分析，介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法，包括卡方检验、Fisher的精确检验、典型相关分析、logistic回归模型和对数线性模型等内容。第４篇试验设计与回归分析，介绍了回归分析的种类和选用方法、简单直线回归、多项式回归、简单曲线回归、多元线性回归、协方差分析、直接试验设计及其资料的回归分析等有关内容。第５篇生存分析，介绍了生存资料的特点、生存时间函数和生存分析 方法的分类等基本概念；生存资料的非参数分析方法、ＣＯＸ模型分析方法和参数模型的回归分析方法。第６篇多元统计分析，介绍了主成分分析、因子分析、对应分析、聚类分析、判别分析、典型相关分析。-The book is divided into six, a statistically based knowledge and skills in SAS software applications, introduced the basic concepts in statistics and learning methods, experimental design entry, statistical description of SAS software application entry, to prepare SAS utility skills, single variable statistical analysis and use SAS/GRAPH mapping module commonly used statistical map. The first two experimental design and quantitative analysis of the statistical data, presented with t-test, non- parametric tests and the analysis o

著名的开源仿真软件yale，功能与matlab完全有得比-Well-known open source simulation software yale, function and matlab completely than has

归并排序的c实现-Merging Sort of achieving c

巴特渥斯滤波器设计(butterworth),根据设计参数需要,设计出符合要求的滤波器,并提供示意图-Bateoushi Filter Design (3.8mA), according to the design parameters, designed to meet the requirements of filters, and to provide diagram

不使用欧式距离，而是采用相关性对数列进行聚类-Do not use Euclidean distance, instead of using the related series of cluster