实验二 预测分析算法设计与实现，大家可以看看，如果有需要

matlab程序代码设计 实现简单的模糊控制的算法设计与实现 附上实验报告和代码

基于BF和KMP的串模式匹配算法设计与实现(C语言).rar

含代码，处理过数据文件，结果文件整理，以及详细报告近一万字。 这是我的期末大报告，完全是自己写的，可以按需下载。其中关于实现的过程描述方法详实，步骤详细，形式多样。数据来自Kaggle。 含有1. 绪论，2. 相关理论与技术，3. FP-growth算法关联规则分析算法，4. 结论5. 课程体会。 这次我的选题便是从关联规则视角出发，以使公司能够最大化下一次营销活动的利润为立足点，建立了基于FP-Growth的营销策略关联规则分析算法，并从宏观角度提出将营销活动与客户的个人特征与选择相结合的最大化下一次营销活动的利润营销策略。

3.BP神经网络算法设计与实现.pdf 同样和我上传的别的算法一样都是mfc实现步骤和核心代码

该文章能较为详细的介绍当前外骨骼阻抗控制算法的实施，对阻抗算法有进一步的认识

一种基于轮廓特征的图像拼接算法设计与实现.pdf

资源包含文件：设计报告word+项目源码（matlab和C++） 我采用的 Matlab 版本为 R2018a，其他版本的兼容性没有测试过，建议直接安装 R2018a，为了运行代码，你需要在 Matlab 中将项目中的 /matlab 目录及其子目录添加到 Matlab 的执行目录。环境的搭建主要是安装和引入一些库，大多数库我都已经在 cmake 的配置文件中添加了，你要做的事情，就是在部署之前，把各种库按照正确的方法安装，并且添加合适的环境变量，使得我在 cmake 配置文件的使用的环境变量能够正常工作，只要能找到库，就能编译成功。 这里给出使用到的库的一个简要列表： 高性能矩阵库 Armadillo 图像处理库 OpenCV 4 命令行参数解析库 Cmdline SVM 库 LibSVM 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122540041?spm=1001.2014.3001.5502

基于python的使用HOG与线性SVM作为分类器的目标检测算法设计与实现

现实中基于图像处理的疲劳驾驶监测往往因环境的变化而具有不确定性。监测算法不规范,以致于疲劳驾驶监测任务很具有挑战性。为了解决此问题,提出了一种基于多算法融合的动态滑动窗口算法框架。首先利用Adaboost算法识别人眼,然后改进Otsu算法来自适应各种不同环境;进而提出动态滑动窗口算法来得到睁闭眼之间的最佳阈值;最终,利用改进的PERCLOS算法估计疲劳驾驶状态的不同级别。针对环境的变化采用睁闭眼判断窗口随人眼特征变化而更新的策略,系统使用摄像头实时捕获人眼图像,并在PC机上进行仿真测试,可在130~150ms之间实现不同疲劳状态的识别。实验结果表明,此算法框架能够有效、快速的分辨驾驶员不同的疲劳状态。