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空间计量-空间相关系数计算-stata脚本
非常简单，只要修改下面相关文件名、变量就能运行:① w2.dta是空间权重矩阵，data16a.dta是原始数据，使用时请根据需要修改文件名；② 因变量为ec，自变量是gdp,pop,ep,stru。运行可得到的结果：① 可求出Moran I 指数② 画出Moran I 散点图③ 利用SLM、SEM两个模型进行系数估计的结果。空间计量相关命令解释：spatwat：生成空间矩阵spatgsa：计算Moran Ispatlsa：作Moran I散点图spatreg ：计算空间相关系数
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循环谱算法
循环谱的仿真代码 自己编写的FAM，经运行之后是正确的
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计算关联维数的matlab程序
本程序计算分形参数的关联维数，程序完整，亲自测试可用，网上很多是不完整的。我整合了自己的和网上的，绝对完整可用。
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基于FPGA（1~100MHZ）频率测量，占空比测量，（1~5M）两路方波时间差，相位差测量误差1%
基于FPGALCD1602显示，（1~100MHZ）频率测量，占空比测量，（1~5M）两路方波时间差，相位差测量误差1%，内有代码详解。
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yale人脸库
.YALE人脸数据库（美国，耶鲁大学） 由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态的变化。Yale人脸数据库中一个采集志愿者的10张样本，相比较ORL人脸数据库Yale库中每个对象采集的样本包含更明显的光照、表情和姿态以及遮挡变化。
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卡尔曼滤波学习笔记
在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。
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中国水系大全kml文件
【实例简介】中国水系大全
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PSCAD中MMC建模
PSCAD 4.2下对MMC的建模仿真，有助于对MMC的理解
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MATLAB数学建模工具箱
% 本工具箱主要包含三部分内容% (支持平台MATLAB5.3或5.2,Symbolic math,optim,spline,stats)% 1. MATLAB常用数学建模工具的中文帮助% 2. 贡献MATLAB数学建模工具(打*号)% 3. 中国大学生数学建模竞赛历年试题MATLAB程序%% 安装步骤% 1. 将MATHMODL.zip解压缩至matlab11 oolbox;% 2. 启动Matlab,利用Path Browser中的Add path菜单将% matlab11 oolboxmathmodl增至path中,放在最前面，并保存设置；%
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opengl读取并显示obj模型 源码
本程序在qt下，使用opengl读取并处理obj模型，包括两种：包含纹理的obj模型以及使用颜色处理的obj模型。 注意：由于是qt的源码文件，涉及到资源路径问题，请将源码放在桌面上，例如：C:/..../桌面/QT
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