纯惯性导航解算程序，结果很好

用于语音矢量量化，随机初始化码本，其中有优化，当出现某一个码本样本个数为零时可重新进行分类，这样可避免聚类效果不佳。LBG算法与Kmeans算法类似，但在收敛时定义略有不同，稍加改动也可作Kmeans算法进行使用。

在计算机科学和运筹学中，蚁群优化算法（ACO）是一种求解计算问题的概率方法，可以归结为通过图来寻找好的路径。

在电压过零点触发或截至可控硅的导通或闭合；有效通断电压；应用稳定可靠；-Triggering voltage zero-crossing point or at the turn-on SCR or closed the effective on-off voltage application of stable and reliable

最新时频分析处理软件，提供了WVD和多种伪WVD算法。胡广书所编中实例程序需要其才能运行-latest time-frequency analysis software, and provides a variety of pseudo-WVD WVD algorithm. Hu-book prepared by the lt; Lt; Modern signal processing Guide gt; Gt; Example process needs to run its

基于支持向量机的非线性信道盲均衡算法的研究-Based on support vector machine nonlinear channel blind equalization algorithm

这是C++特别基础的几个代码，里面涉及的算法比较少，主要是C++的结构，通俗易懂，对于初学C++的同学有一定的帮助，可以打印出来看

带简单汉字库、用户可以增加字库、实现字符的识别。用户能直接用，还可以修改成其它用途。使用方便实用。

该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。

在字段中的数据压缩，香农 — — Fano 编码，命名的克劳德 · 香农和罗伯特 · 范诺，是一种技术构建基于一套符号和其概率 （估计或测量） 的前缀码。它是最理想的意义上说，它不能实现最低的可能预期的码字长度象哈夫曼编码 ；但是不像哈夫曼编码，它不保证所有的码字长度是否符合其理论上的理想的一位。在 Shannon 的"通信数学理论"，他 1948年条引入字段信息理论，提出了技术。该方法被归因于范诺，他稍后发表它作为一份技术报告。[1] 香农 — — Fano 编码不应混淆与香农编码，编码的方法用到 proveShannon 的无声的编码定理，或与香农 — — Fano — — 伊莱亚斯编码 （也称为埃利亚斯编码），算术编码的前奏。在香农 — — Fano 编码中，这些符号是到最不可能的从最有可能的顺序排列，然后分成两个设置，其总的概率是尽可能接近到相同的情况。所有的符号然后有分配 ； 其代码的第一位数字在第一套符号接收"0"和第二组中的符号接收"1"。只要任何带有多个成员集，这些集合，以确定它们的代码的连续数字重复相同的过程。当组已经降低到一个符号，当然，这意味着在完成 symbol 的代码并不会形成任何其他 symbol 代码的前缀。

资源描述void creatWay(int (*mg)[N],int x, int y)//在迷宫中产生一条路，使用图的深度遍历思想来实现， { static int dir[4][2] = {0, 1, 1, 0, 0, -1, -1, 0};////将要走的4个方向保存在二维数组中 int zx = x*2; int zy = y*2; int next, turn, i; mg[zx][zy] = 0; if(rand()%2) turn = 1; else turn = 3; for(i=0,next=rand()%4;i