c++中动态栈的实现

Gray Scale Image 或是Grey Scale Image，又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。灰度分为256阶。用灰度表示的图像称作灰度图。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。以位场图像为例，把位场表示为灰度图，需要将位场观测值灰度量化，即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。由于位场的动态变化范围非常大，磁场可达数万个纳特，重力场也可能在数百个重力单位内变化，所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。[1]什么叫灰度图？任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度：1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.112.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/1003.移位方法：Gray =(R*76+G*151+B*28)>>8;4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;5.仅取绿色：Gray=G；通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。

本程序将粒子群算法与支持向量机相结合，克服了粒子群算法陷入局部最优的弱点，并且用粒子群算法来训练支持向量机中的参数，使支持向量机在参数寻优中更有效，并且利用IRIS数据进行测试，数值试验表明，粒子群算法训练支持向量机具有很好的效果。

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本算法是利用K-mean算法（机器学习十大算法），对平面上的二维数据点进行聚类的算法，该算法可以运用在图像，和语音上。

CFO(carrier frequency offset) and channel estimation in 802.11 system. The algorithm use the subspace based approach to estimate the CFO.

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矩阵类 可实现转置，求逆，求秩，求行列式值，求正定，重载了各种运算符-Matrices can be realized transpose, inverse, and rank, and the determinant value, and positive definite, a variety of operator overloading