本程序是例子滤波的一个仿真程序，实现非线性非高斯的例子滤波及预测功能...

分割是图像处理中最重要的任务之一。它包括在像素分为两个或多个组根据其强度水平和门槛值。分割质量，取决于用于选择阈值的方法。古典实现用于多阈值分割是计算代价昂贵的因为他们彻底搜索优化的目标函数的最佳值。根据这种条件下，利用优化的进化途径已扩大。电磁像算法 (EMO) 是人口的一种进化的方法，模仿之间收费，以发展成员的吸引力排斥机制。不同于其他算法，EMO 展品有趣的搜索功能，而保持较低的计算开销。本文介绍了一种基于 EMO 的阈值 （MT） 算法。该方法结合目标函数提出了流行的大津和卡普尔的 MT 方法 EMO 算法的良好的搜索功能。该算法从内部图像直方图的可行的搜索空间的随机样本。这种样品建立 EMO 上下文的每一个粒子而它的质量评价考虑是受雇的 Otsu 或卡普尔方法的功能的目的。价值观的引导下这些客观的候选解集进化透过 EMO 的经营者直到找到最佳的解决办法。该方法生成一种可以有效地识别在为数较少的迭代的数字图像的阈值的多层次分割算法。实验结果表明性能的 EMO 实现数字图像分割的证据。

A*算法解决八数码问题，最小优先队列结合DFS结合全排列hash结合A* 算法 f(n) = g(n) + h(n)解决八数码问题。全排列hash就是常说的康拓判重。

算法过程：1).读入数据，将数据用user_brands存起来，同时建立userid_id，再建立id_brands  2).遍历id_brands得到物品-用户倒排表brand_ids，根据倒排表得到用户的相似矩阵sim_mat  3).为每个用户推荐产品：      3.1).求用户u买过的brand和所有brand的差集得到用户u没有买过的物品集合brand_unused；      3.2).用户u对每一个没用过的物品i的兴趣p(u,i)：          3.2.1).找到与用户u最近的k个用户          对于每一个没用过的物品i：          3.2.2).找出这k个用户中对物品i有过行为的用户v[]√          3.2.3).将用户u和v[j]的兴趣相似度累加      3.3).取前m个最感兴趣的brand推荐给用户；  代码：UCF.cc（用户协同过滤核心代码）：#include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  

资源描述 C++编写harris角点检测代码, 一、Harris角点检测基本理论（要讲清楚东西太多，附录提供文档详细说明） 1.1 简略表达： 角点：最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的点，即Ix、Iy都较大  边缘：仅在水平、或者仅在竖直方向有较大的变化量，即Ix和Iy只有其一较大  平坦地区：在水平、竖直方向的变化量均较小，即Ix、Iy都较小角点响应 R=det(M)-k*(trace(M)^2) (附录资料给出k=0.04~0.06，opencv指出是0.05-0.5，浮动较大) det(M)=λ1*λ2 trace(M)=λ1+λ2 R取决于M的特征值，对于角点|R|很大，平坦的区域|R|很小，边缘的R为负值。

资源描述本实例用VS2010编写一个界面，用于读取心电信号，读取心电信号之后，对信号进行相关的处理，处理之后在界面上实时动态显示心电波形。同时还有登录信息设置。

程序包括常用线性方程组数值求解算法程序，对于做数值计算领域的朋友非常有用！！

该源码内提供了多种算法的源码，包含了当前很多经常用到的算法-The source to provide a wide range of algorithm source code, including the current lot of frequently used algorithms

随机算法的c++源代码，程序结构清晰，便于理解-Stochastic Programming

日益特特塔尔 而呕吐噶尔噶尔额儿童噶尔额艾提尕尔他阿尔饿死噶尔-Tetetaer while increasing the amount of children vomiting Gar Gar Gar amount of Id Kah starved to death, he al-Gar

这个函数ObjectDetection Viola-Jones中检测的实现框架。在这个框架Haar-like特性用于快速目标检测。它支持训练分类器OpenCV的XML文件,可以在opencv.willowgarage.com上下载作为OpenCV的一部分软件