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本项目开发环境是基于VS2008的，核心是基于遗传算法的，这是与其它五子棋不同的地方，虽然游戏功能不是很多，但最核心的遗传算法表现的非常清淅，希望通过本程序让C#爱好者对遗传算法有所了解，作者拥有版权，仅供学习与参考。-This project is based on the VS2008 development environment, the core is based on the genetic algorithm, which is different with other Goban
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传统的宽带信号中抑制正弦干扰的方法是采用陷波器(notch filter),为此需要精确知道干扰正弦的频率.然而当干扰正弦频率是缓慢变化时,且选频率特性要求十分尖锐时,则最好采用自适应噪声抵消的方法.下图是用一个二阶FIR的LMS自适应滤波器消除正弦干扰的一个方案。该代码实现了以下功能：
1) 借助MATLAB画出了滤波器的误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线；
2） 给出了最陡下降法以及LMS算法的计算公式；
3） 用MATLAB产生了方差为0.05, 均值为0白噪音S(n)，并
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算法课中的矩阵乘法，strassen问题求出几个矩阵的乘积，用divide and conquer思想-Implement the Strassen algorithm algorithm for MatrixMultiplication
problem in your favourite language, and compare the performance with
grade-school method.
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对信道估计中的迫零算法、最小均方误差估计 采用Vblast接收机的检测性能-The channel estimation zero forcing algorithm, the minimum mean square error estimation using Vblast receiver detection performance
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实现对最小均方算法LMS的仿真，及其收敛性能的实现-Achieve the minimum mean square LMS algorithm simulation and performance to achieve convergence
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对ＬＭＳ算法和ＲＬＳ算法进行了仿真，比较了它们之间的性能-On the LMS algorithm and RLS algorithm simulation, compares the performance between them
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AML EFFICIENT APPROXIMATE MEMBERSHIP LOCALIZATION WITHIN A WEB-BASED JOIN FRAMEWORK ABSTRACT: In this paper, we propose a new type of Dictionary-based Entity Recognition Problem, named Approximate Membership Localization (AML). The popular Approximat
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展示了线性、DFE、MLSE均衡器的信噪比性能，并通过蒙特卡罗模拟信道估计结果确定。-This demo shows the BER performance of linear, decision feedback (DFE), and maximum likelihood sequence estimation (MLSE) equalizers when operating in a static channel with a deep null. The MLSE equalizer i
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快速排序(QuickSort)是一种有效的排序算法。虽然算法在最坏的情况下运行时间为O(n^2)，但由于平均运行时间为O(nlogn)，并且在内存使用、程序实现复杂性上表现优秀，尤其是对快速排序算法进行随机化的可能，使得快速排序在一般情况下是最实用的排序方法之一。
快速排序被认为是当前最优秀的内部排序方法。-Quick Sort (QuickSort) is an efficient sorting algorithm. Although the algorithm runs in the
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实现相关算法，算法简单使用，性能高，是个很好的参考资料-Implementation-dependent algorithm is simple to use, high performance, is a good reference
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提升复杂系统的定量决策支持，将成本作为独立变量（CAIV）寻求“最佳”点设计，是一个约束的非线性优化问题，其目标函数是最优有效性度量（MOE）表示，由基于性能的成本模型、二阶约束MOEs、系统性能指标的界限（MOPs）构成。算法采用的是同时扰动随机逼近方法（SPSA）。附件中是二阶约束MOEs模型的仿真程序。附：仿真流程图-Ascend the quantitative decision support of complex systems, will cost as an independen
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FDTD-solutions是Lumerical公司出品的用于求解三维麦克斯韦方程的软件。是一款非常容易上手，界面友好，功能强大，几乎能满足所有FDTD算法计算需求的软件。能够用来分析波长尺度特征的复杂结构与紫外、可见和红外辐射的相互作用。通过其特有的多系数材料建模功能， FDTD Solutions能够准确地考虑宽波长范围内的材料色散，因而终端用户能够高效率地计算器件在很宽谱带内的响应。其高度优化的计算引擎能够充分利用多核计算系统--从笔记本电脑到高性能计算集群，以及内置的优化模块能加速优化纳
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对目标进行卡尔曼滤波，绘制出了该算法的跟踪效果、预测位置和更新位置的对比图、预测速度和更新速度的对比图。-Kalman filtering of targets drawn out of the tracking performance of the algorithm to predict the location and updated comparison chart position to predict the speed and update rate comparison char
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数据结构课程设计排序算法的性能比较，一共用五种数据测试-Comparative performance data structure curriculum design sorting algorithm, a common test of five data
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分析RLS算法中固定遗忘因子
的不同取值对算法性能的影响-The experiments show that how
the fixed forgetting factor of RLS algorithm affects the performance of
algorithm
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人脸识别MATLAB代码，系统算法是有效的,具有较高的检测性能和低的误判率。 -MATLAB code recognition system algorithm is effective and has high detection performance and low false positive rate.
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仿真过程中，将改进算法那与经典算法进行比较，通过对仿真数据如系统时延、系统丢包概率以及系统吞吐量的比较分析，评估改进算法的正确性和性能。-Simulation process, the improved algorithm that compares with the classical algorithm, through the simulation data system latency, packet loss probability of the system as well as a
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仿真过程中，将改进算法那与经典算法进行比较，通过对仿真数据如系统时延、系统丢包概率以及系统吞吐量的比较分析，评估改进算法的正确性和性能。-Simulation process, the improved algorithm that compares with the classical algorithm, through the simulation data system latency, packet loss probability of the system as well as a
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仿真过程中，将改进算法那与经典算法进行比较，通过对仿真数据如系统时延、系统丢包概率以及系统吞吐量的比较分析，评估改进算法的正确性和性能。-Simulation process, the improved algorithm that compares with the classical algorithm, through the simulation data system latency, packet loss probability of the system as well as a
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在OPNET上搭建场景，仿真接入算法，使用的是S-ALOHA接入算法，以仿真吞吐量、时延等性能-Build a scene on OPNET, simulation access algorithm, using the S-ALOHA access algorithm to simulate the throughput, latency and other performance
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