小波变换

一个很好的分子动力学程序，它提供了很多命令语句供用户进行建模和计算。-a good molecular dynamics procedure, it provides a lot of orders for users statement modeling and calculation.

crc32 算法的delphi实现。并且可以对指定文件进行校验。-CRC32 algorithm delphi realize. And can be carried out to check the specified file.

计算mie散射过程中的散射幅度函数，对研究粒子散射问题有较大帮助-Mie scattering process of calculating the scattering amplitude function, the study of particle scattering problems have more to help

本文件是基于C语言的基本粒子群算法实现代码，其中测试函数使用的超球函数。本文件对于粒子群算法初学者能起到一定辅助作用

C++中栈结构建立与操作详细解析。我们可以把栈理解成一个大仓库，放在仓库门口（栈顶）的货物会优先被取出，然后再取出里面的货物。而从数据的逻辑结构来看，栈结构起始就是一种线性结构。

计算机模拟物理作业,模拟3体运动-computer simulation of physical operations, simulated three-movement

//=== === === === === === === = //函数说明 //函数名称：PolyFit //函数功能：最小二乘法曲线拟合 //使用方法：double *x ---- 存放n个数据点的X坐标 // double *y ---- 存放n个数据点的Y坐标 // int n -------- 给定数据点个数 // double *a ---- 返回m-1次拟合多项式的m个系数 // int m -------- 拟合多项式的项数，即拟合多项式的最高次为m-1。要求m20，则本函数自动按m=min{n,20}处理 // double *dt --- dt[0]返回拟合多项式与各数据点误差的平方和；dt[1]返回拟合多 // 项式与各数据点的误差绝对值之和；dt[2]返回拟合多项式与各数据 // 点误差绝对值的最大值 //注意事项：拟合多项式的形式为 y = b0 + b1*(x-Xavr)... -//=== === === === === ==== === === === === === === ==== === =// function annotations// function name : PolyFit// Function functions : Least Squares Curve Fitting// Use : double* x n-store data point coordinates of the X//* y double-storage n data point Y coordinates// int n-------- given the number of data points//* a double---- returned to the m-1 m fit polynomial coefficients// int m-------- polynomial fitting items , which is the highest polynomial fitting time for m-1. Request m

这是数字信号处理――matlab释义与实现一书的源代码-This is the Digital Signal Processing-- Matlab Interpretation and Implementation of a source book

应用背景是在校赛中用的，是一个摄像头的算法，识别弯道，直角等在单行黑线边沿检测提取算法的基础上，我们可以根据10行的 数据中每行黑线位置与10行平均位置（参考 公式1）之相对位移， 然后求10行相对位移之和（公式2 ）。最后根据该值的大小并且结关键技术偶尔在切线位置处出现小于10的情况，但是作为弯道的判断已经足 够了，而且随着曲率半径的减小curve值也会相应的增大。因此可以 根据curve的值来设置几个阀值，判断赛车前方的路况信息，决定赛 车是否减速。同时速度控制算法可以采用以curve为变量的P控制： __×_ _ SPEED MAX SPEED MIN Speed curve SPEED MIN CURVE VALVE − =+  （公式3 ） 但是转向舵机的控制如果也采用以curve为参数的P

MOEA/ D（多目标进化基于分解算法）是一个通用的算法框架。它分解一个多目标优化问题转化为多个不同的单目标优化的子（或简单的多目标优化子问题），然后使用人群为基础的方法，同时优化这些子问题。