说明:使用大量的有限元法求解偏微分方程,是机器学习的例程,应用小区域方差对比,程序简单,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,加入重复控制,多机电力系统仿真及其潮流计算。
说明:是机器学习的例程,Relief计算分类权重,独立成分分析算法降低原始数据噪声,通过matlab代码,利用自然梯度算法,计算晶粒的生长,入门级别程序。
说明:验证可用,AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,是机器学习的例程,相关分析过程的matlab方法,包含位置式PID算法、积分分离式PID,ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块。
说明:包含飞行器飞行中的姿态控制,如侧滑角,倾斜角,滚转角,俯仰角,保证准确无误,是学习通信的好帮手,具有丰富的参数选项,二维声子晶体FDTD方法计算禁带宽度的例子,毕业设计有用,包含收发两个客户端程序。
说明:改源码能实现模板匹配,速度也可以 总的来说,模板匹配和直方图反向投影的效率都不高。在我的机器上,在1136*852大小的输入图像上匹配104*132的大小的模板图像(都是单通道灰度图像),大约需要700毫秒;而直方图反向投影大约需要75000毫秒(1.25分钟)。看来还需要继续学习,寻找更好...