C-C方法计算时间延迟和嵌入维数主程序：C_CMethod.m,C_CMethod_independent.m子函数：correlation_integral.m(计算关联积分)disjoint.m(将时间序列拆分成t个不相关的子序列)heaviside.m（计算时间序列的海维赛函数值）参考文献Nonlineardynamics,delaytimes,andembeddingwindows。
计算Lyapunov指数：largest_lyapunov_exponent.m（用吕金虎的方法计算最大Lyapunov指数）参考文献：基于Lyapunov指数改进算法的边坡位移预测。
lyapunov_wolf.m(用wolf方法计算最大Lyapunov指数)计算关联维数：G_P.m(G-P算法)混沌时间序列预测主函数MainPre_by_jiaquanyijie_1.m(该程序用加权一阶局域法对数据进行进行一步预测)MainPre_by_jiaquanyijie_n.m(该程序用加权一阶局域法对数据进行进行n步预测)MainPre_by_Lya_1.m(基于最大Lyapunov指数的一步预测)MainPre_by_Lya_n.m(基于最大Lyapunov指数的n步预测)nearest_point.m(计算最后一个相点的最近相点的位置及最短距离)子函数jiaquanyijie.m(该函数用加权一阶局域法(xx)、零级近似(yy)和基于零级近似的加权一阶局域法(zz)对时间数据进行一步预测)pre_by_lya.m(基于最大Lyapunov指数的预测方法)pre_by_lya_new.m(改进的基于最大Lyapunov指数的预测方法)

一种改进的自适应指数加权衰减记忆滤波算法

使用参数优化的改进归一化LMS算法的NC-UWB绿色通信的加权能量检测接收器

基于一阶单极倒立摆lqr控制，采用LQR最优控制算法进行控制器设计时，关键就是取得反馈向量的值，而通过上节推导可知，设计系统状态反馈控制器时，主要的问题同样是二次型性能指标泛函中加权矩阵和的取值。
如何才能使问题思路清晰并且加权矩阵具有比较明确的物理意义是设计关键。

数据结构是计算机科学中的核心概念，它涉及到如何有效地组织和管理大量数据，以便于高效地进行存储、检索、更新和删除等操作。
C语言是一种强大的系统编程语言，它提供了底层控制，非常适合实现数据结构的算法。
这个“数据结构C语言模拟器”很可能是为了帮助学习者通过实际操作来理解各种数据结构的工作原理。
1. **数组**：数组是最基本的数据结构，它是一组相同类型元素的集合，可以通过索引来访问每个元素。
在C语言中，数组的声明和使用是非常直接的。
2. **链表**：链表是由一系列节点组成，每个节点包含数据以及指向下一个节点的指针。
链表分为单链表、双链表和循环链表等类型，C语言中通常通过结构体来实现链表。
3. **栈**：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用、表达式求值等场景。
C语言中可以使用数组或动态内存分配来实现栈。
4. **队列**：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，常用于任务调度、缓冲区管理等。
C语言中可以使用数组或链表来实现队列。
5. **树**：树是一种非线性的数据结构，每个节点可以有零个或多个子节点。
二叉树、平衡树（如AVL树、红黑树）和搜索树（如B树、B+树）是常见的树形结构。
C语言中，树通常通过指针和结构体来实现。
6. **图**：图是由顶点和边组成的非线性数据结构，用于表示对象之间的关系。
图可以是无向的或有向的，加权的或无权重的。
邻接矩阵和邻接表是常见的图的表示方法。
7. **哈希表**：哈希表提供快速的查找、插入和删除操作，通过哈希函数将键映射到特定位置。
C语言中，哈希表通常通过数组和链表结合的方式来实现。
8. **排序和搜索算法**：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序以及二分查找、哈希查找等，这些算法在数据结构中起着关键作用。
9. **递归和分治策略**：递归是一种函数直接或间接调用自身的方法，而分治策略是将大问题分解为小问题解决的策略，如归并排序和快速排序算法就应用了这种思想。
10. **动态规划**：动态规划用于求解最优化问题，通过构建状态转移矩阵或数组来找到最优解。
这个“数据结构C语言模拟器”很可能包含了上述所有或部分数据结构的实现，并通过详细解释帮助用户理解它们的工作原理和操作流程。
通过实际操作，学习者可以更好地掌握数据结构的精髓，提高编程能力和问题解决能力。
在学习过程中，理解每个数据结构的特性、适用场景以及优缺点至关重要，同时掌握相应的操作算法也是必不可少的。
这个模拟器无疑为学习者提供了一个实践和巩固理论知识的宝贵平台。

识别率的提升是图像处理技术的关键环节，笔者针对第二代曲波变换算法在图像识别处理过程中，所存在的图像边缘“振铃”效应和由于“楔形基”的特性所导致的图像失真问题，提出了第二代曲波加权改进算法及对图像识别的实现过程，并且分别通过ORL和Yale图像进行了对比仿真实验，证明了较传统的小波加权双向二维主成分分析算法在对识别中有明显的提高，从而验证了该算法在图像识别处理上的可行性和有效性。

气象分析图形，大量复杂性的图一版只有matlab有这么强大的算法加图形。
在js端程序很少。
基于js开发一个气象分析的玫瑰图。
算法包含计算凸包。
和IDW插值算法。
作者（王维）

成本计算，成本汇总，视差优化和视差优化是立体匹配的四个主要步骤。
尽管对前三个步骤进行了广泛的研究，但在视差细化方面却很少做出努力。
在这封信中，我们提出了一种彩色图像引导的视差细化方法，以进一步消除视差图上边界不一致的区域。
首先，分析边界不一致区域的起源。
然后，使用建议的基于混合超像素的策略检测这些区域。
最后，通过改进的加权中值滤波方法对检测到的边界不一致区域进行细化。
在各种立体匹配条件下的实验结果验证了该方法的有效性。
此外，通过主动深度获取获得的深度图，例如Kinect之类的设备也可以用我们提出的方法很好地完善。

基于加权核规范最小化的舌镜反射

利用python进行局部加权线性回归实战，内含有原始数据及拟合结论图。

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。