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应用背景 三维点云网格化,应用到三维重建中，通过结构光扫描获取的三维点云数据，对点云数据进行重建生成三角面片。 关键技术用边扩展来构建三角网的算法是： 1.选取两数据点，连成初始基线 2.沿基线的固定一侧搜寻第三点，生成第一个Delauney三角形 3.以三角形的两条新边作为新的基线 4.依次重复2,3直至所有的基线处理完毕 所以在算法中分别用了几个函数分别是用来获取第三个点，根据余弦值来判断三角形的，构建三角网的。都是根据算法的思想来的

kalman估值器,为了简洁未使用矩阵计算,应用了kalman滤波,c语言实现-A kalman estimator written with c , without matrix operation,applied kalman filter.

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用c++编写的关于多项式插值的算法-used for the preparation of the polynomial interpolation algorithm

应用背景的今天，剧本TFR的计算和信号代预计将完全兼容GNU Octave，但用户写几行代码来产生时频图。关键技术假设每个类的特征都是由高斯分布具有相同的已知协方差，但不同的手段它可以证明（杜达等，2000），LDA是最优的，因为它最大限度地减少误判率。在布兰卡茨等人（2011）所示的假设不同手段的一个共同的类协方差的很好地满足脑电分类问题。