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一种新的维纳滤波算法，采用c++对bmp图像进行滤波。应用bmp图像的读取，保存及处理。处理效果比一般维纳滤波算法更好。文件包中包含一篇关于维纳滤波的文章。源程序根据文章中算法内容编写。

概率论与数理统计中的F分布的逆分布，有了它，可以免去查教科书附表的繁琐-probability theory and mathematical statistics on the F-distribution inverse distribution With it, check the textbook can avoid the cumbersome Schedule

介绍三种不同插值算法原理及计算过程

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电路节点导纳矩阵的计算机生成法源程序。可计算少于20个节点的电路方程。-circuit node admittance matrix of computer generation source. Computable less than 20 nodes of the circuit equation.

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样条插值函数，插值边界条件为自然边界条件。运行编写环境C-spline interpolation function, interpolation boundary conditions for the natural boundary conditions. Operation C-environment

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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。