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#include"reg51.h" sbit SET_K    = P1^0; //设置 sbit PLUS_K   = P1^1;//左移加1 sbit SHIFT_K  = P1^2;//左移 sbit CHANGE_K = P1^3;//切换 年、月、日 bit SecFlag = 0;         bit FlashFlag = 0; unsigned int Counter = 0; unsigned char Led0,Led1,Led2,Led3,Led4; unsigned char Shift; code unsigned char LedSeg[10] = {0x3f,0x06,0x5B,0x4f,0x66,0x6d,0x7d,0x07,0x7f,0x6f}; void Time0() interrupt 1 // 0: EX0 1:Time0 2: EX1 3: Time1,4:serial     中断 {  static unsigned int IntCnt;  TH0 = 0xfc;  TL0 = 0x66;    if(++IntCnt > 1000)  {   IntCnt = 0;   SecFlag = 1;   }  switch(++Counter%5)     //显示功能   {    case 0:   

某大学的PPT，讲解的十分透彻，很容易学习要遗传算法的一些比较重要的精髓-A university PPT, to explain the very thorough, it is easy to learn the genetic algorithm to the essence of some of the more important

The celebrated Kalman filter, rooted in the state-space formulation or linear dynamical systems, provides a recursive solution to the linear optimal filtering problem. It applies to stationary as well as nonstationary environments. The solution is recursive in that each updated estimate of the state is computed from the previous estimate and the new input data, so only the previous estimate requires storage. In addition to eliminating the need for storing the entire 1 past observed data, the Kalman filter is computationally more efficient than computing the estimate directly from the entire past observed data at each step of the filtering process.

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