这事高斯法解方程组实例

基于OpenCV从采用混合高斯模型GMM算法应用在视频监控等场景下进行前景提取，通过大量的训练样本对背景的混合高斯模型进行训练，能够实时精确地提取出视频中的前景行人。

迷宫不一定有解，生成过程（伪）随机。 特点：生成过程有趣。 第一次发程序。

Cantor 表问题： 问题描述： 把分子和分母均小于108 的分数按下面的办法排成一个数表。 1/1 1/2 1/3 1/4 1/5 ... 2/1 2/2 2/3 2/4 2/5 ... 3/1 3/2 3/3 3/4 3/5 ... 4/1 4/2 4/3 4/4 4/5 ... 5/1 5/2 5/3 5/4 5/5 ... ... ... 我们以Z 方形方法给上表的每项编号。第一项是1/1，第二项是1/2， 然后是2/1，3/1，2/2，1/3，1/4，2/3，3/2，4/1，5/1，4/2，...... 要求:对于给定的输入的编号N(0

实现关联规则算法，利用Apriori算法寻找频繁项集，再根据支持度剔除不符合需求的频繁项集，直到找到最大的频繁项集，即K项集，再根据置信度，确定强关联规则，最终得到我们事务集之间的关系，从而进行下一步的分析。

求解平面势流下的圆柱绕流问题，基于MATLAB的有限元法编程。-cylinder，finite elements method

//=== === === === === === ===== //函数说明 //函数名称：Correlation //函数功能：计算最小二乘法拟合的多项式的相关系数 //使用方法：int M------拟合多项式的项数（已知条件） // double *b---拟合曲线的系数,按升次排列（已知条件） // double *x---结点x轴数据（已知条件） // double *y---结点y轴数据（已知条件） // double *Yg--结点估计值，与*y相对应，个数为m（过程变量） // int m------结点个数（已知条件） //注意事项：多项式阶数最高为10,多项式的形式为 y = b0 + b1*(x-Xavr)... -//=== === === === === === === === === === === =====// Function that// function name: Correlation// Function: Calculation of the polynomial least squares fitting correlation coefficient// Usage: int M------ polynomial fitting the number of (known conditions)// double* b-- Fitting curve coefficient, or times by arrangement (known conditions)// double* x--- node x-axis data (known conditions)// double* y--- node y-axis data (already known conditions)// double* Yg- the estimated value of node, and* y correspond to the number for m (process variables)// int m------ node number (known conditions)// Note: polynomial order up to 10, the polynomial

基于TI STM320F28335芯片设计的伺服电机驱动程序。基本涵盖了伺服驱动器控制板所需所有外围芯片驱动。

TDOA算法是对TOA算法的改进，他不是直接利用信号到达时间，而是用多个基站接收到信号的时间差来确定移动台位置，与TOA算法相比他不需要加入专门的时间戳，定位精度也有所提高。TDOA值的获取一般有2种形式：第1种形式是利用移动台到达2个基站的时间TOA，取其差值来获得，这时仍需要基站时间的严格同步，但是当两基站间移动信道传输特性相似时，可减少由多径效应带来的误差

本算法是自己的机器人课程设计，有具体的算法原理和程序设计介绍。具体内容见设计报告书。在压缩包里。 本设计学习并分析了基本RRT路径规划的原理，并通过参考资料及自己分析，提出了一种改进的RRT路径规划算法。为了验证改进型RRT算法的正确性以及合理性。最后在VS2010开发环境下用C++编写了两种RRT算法的程序代码及演示界面。通过一定量的实验得到了大量数据。经过数据分析，验证了改进型RRT是正确的，并且在不破坏基本RRT算法的随机性的前提下，有效的将随机性和目的性结合起来，提高了RRT算法的效率和路径的质量。 本设计中，选取二维平面作为机器人的运动环境。即在二维平面下进行RRT算法设计，将机器人看做二维平面上的一个点。机器人的运动是连续的。 用C++语言实现算法，在VS2010集成开发环境下运行调试程序。 在演示软件中，将机器人所处的环境大小设置为600*400。机器人的起始位置用一个半径为30的大圆的圆心表示。目标点用一个半径为

单纯型法，主要用于规划-simplex method, used mainly for planning