通过伪布尔函数多项式优化算法(QPBO)的特征匹配和通过对偶分解（DD）算法的特征匹配对比

使用方式一、遴选算法，配置初始值以及多项式的值二、配置文本数据，反对于文本导入，反对于16进制以及ASCII方式三、逆序跟大端、小端枚举无关，选中逆序数据为BIT0为最高位四、如需异或者输入数据，遴选异或者并输入异或者值五、Modbus-CRC16自动配置成modbus协议的CRC参数六、CRC16-CCITT自动配置成CRC16-CCITT的CRC参数

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

用MATLAB做的DPD的仿真，用两种方式实现：多项式法以及查找表法，供参考

多项式拟合的MATLAB源代码法度圭表标准，搜罗详尽的实例使用。

matlab代码%CHEBYSHEV输入切比雪夫多项式的阶数以及尺度，返回切比雪夫多项式的系数%%p=CHEBYSHEV(N,type)%N为切比雪夫多项式的阶数%type为切比雪夫多项式的尺度%p为切比雪夫多项式的系数（N+1阶列向量）%T为切比雪夫多项式的系数（N+1*N+1阶矩阵，p=T(:,N+1)）%即其中p(1)*x^N+p(2)*x^(N-1)+...+p(N)*x+p(N+1)

基于多项式睁开的两帧行为估量翻译Two-FrameMotionEstimationBasedonPolynomialExpansion

针对于多份量线性调频信号的刹时频率估量下场，把部份多项式傅里叶变更使用到求多份量线性调频信号刹时频率估量中，提出了一种不受份量间交织项干扰的新方式，该方式对于多份量线性调频信号举行部份多项式傅里叶变更，把每一个线性调频信号离散进去，依据每一个线性调频信号的部份多项式傅里叶变更谱，经由搜查找到谱的峰值地址的位置，从而找到峰值所对于应的频率，准确地估量出了多份量线性调频信号的刹时频率。
仿其实验中与多份量信号的Wigner-Hough变更举行了比力，验证了该方式的实用性。

付与C语言编程，基于Vs2010，搜罗一元怪异多项式盘算器、迷宫下场、哈夫曼编码以及关键字查找，收缩包搜罗有工程文件以及实际报告。

组合数学引论作者:许胤龙、孙淑玲出书社:中国迷信本领大学出书社出书年:2010-4页数:300定价:33.00元丛书:中国迷信本领大学杰作课本ISBN:9787312026652内容简介······《组合数学引论(第2版)》以组合计数下场为重点，介绍了组合数学的底子原理以及脑子方式。
全书共分10章：鸽巢原理，枚举与组合，二项式系数，容斥原理，天生函数，递推关连，特殊计数序列，Polya计数实际，相异代表系，组合方案。
取材的并重点在于展现组合数学在盘算机迷信尤为是在算法阐发规模中的使用。
每一章前面都附有未必数目的习题，供读者练习以及进一步思考。
《组合数学引论(第2版)》可作为盘算机业余、使用数学业余钻研生以及高年级本科生的课本或者教学参考书，也可供处置这方面责任的教学、科研以及本领人员参考。
目录······总序第2版前言第1版前言绪论第1章鸽巢原理1.1鸽巢原理的约莫方式1.2鸽巢原理的增强方式1.3Ramsey下场与Ramsey数1.3.1Ramsey下场1.3.2Ramsey数1.4Ramsey数的履行第2章枚举与组合2.1加法原则与乘法原则2.1.1加法原则2.1.2乘法原则2.2群集的枚举2.3群集的组合2.4多重群集的枚举2.5多重群集的组合第3章二项式系数3.1二项式定理3.2二项式系数的底子性子3.3组合恒等式3.4多项式定理第4章容斥原理4.1引论4.2容斥原理4.3容斥原理的使用4.3.1具备有限重数的多重群集的r组合数4.3.2错排下场4.3.3有抑制方式的枚举下场4.3.4实际依赖于齐全变量的函数个数的判断4.4有限度位置的枚举及棋子多项式4.5Mobius反演及可重复的圆枚举第5章天生函数5.1引论5.2方式幂级数5.3天生函数的性子5.4组合型调配下场的天生函数5.4.1组合数的天生函数5.4.2组合型调配下场的天生函数5.5枚举型调配下场的指数型天生函数5.5.1枚举数的指数型天生函数5.5.2枚举型调配下场的指数型天生函数5.6正整数的分拆5.6.1有序分拆5.6.2无序分拆5.6.3分拆的Ferrers图5.6.4分拆数的天生函数第6章递推关连6.1递推关连的建树6.2常系数线性齐次递推关连的求解6.3常系数线性非齐次递推关连的求解6.4用迭代演绎法求解递推关连6.5用天生函数求解递推关连6.5.1用天生函数求解常系数线性齐次递推关连6.5.2用天生函数求解常系数线性非齐次递推关连第7章特殊计数序列7.1Fibonacci数7.2Catalan数7.3群集的分划与第二类Stirling数7.4调配下场第8章Polya计数实际8.1引论8.2群的底子不雅点8.3置换群8.4计数下场的数学模子8.5Burnside引理8.5.1共轭类8.5.2足不动置换类8.5.3等价类8.5.4Burnside引理8.6映射的等价类8.7Polya计数定理第9章相异代表系9.1引论9.2相异代表系9.3棋盘拆穿包围下场9.4二分图的匹配下场9.5最大匹配算法第10章组合方案10.1两个别致下场10.1.136名军官下场10.1.2女生下场10.2衡不残缺区组方案10.2.1多少个底子术语10.2.2联系瓜葛矩阵及其性子10.2.3三松散10.3若干方案10.3.1有限射影平面10.3.2平面方案10.3.3仿射平面10.4正交拉丁方10.4.1拉丁方及正交拉丁方10.4.2用有限域结构正交拉丁方残缺组10.5Hadamard矩阵10.6用有限域结构Hadamard矩阵丛书信息　　中国迷信本领大学杰作课本(共46册),这套丛书另有《概率论教程》,《高份子化学》,《复变函数》,《弹性力学》,《神经生物学》等。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。