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相位展开是光栅投影廓术中的一个关键步骤。对加权最小二乘相位展开算法的原理进行了介绍，利用小波多分辨率特性对Picard迭代算法进行了改进。改进的算法将误差分解为低频和高频成分，对它们分别进行Picard迭代来提高收敛速度。实验结果证明：改进后的算法具有收敛速度快，抗噪能力强等优点。

使用 CSO 的 ANN 权重优化比梯度下降方法具有更好的达到全局最小值的能力。 该软件包旨在预测特定提前期的海面温度异常 (SSTA) 时间序列。 比较了使用 CSO 和梯度下降法预测 SSTA 的结果，发现 CSO 使均方根误差提高了 20% 到 40%。

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基于形态学的权重自适应图像去噪，关于图像预处理的算法。 项目书配套的完整代码，可运行，有测试图，很好的学习资源！

情感是音乐最重要的语义信息，音乐情感分类广泛应用于音乐检索，音乐推荐和音乐治疗等领域.传统的音乐情感分类大都是基于音频的，但基于现在的技术水平，很难从音频中提取出语义相关的音频特征.歌词文本中蕴含着一些情感信息，结合歌词进行音乐情感分类可以进一步提高分类性能.本文将面向中文歌词进行研究，构建一部合理的音乐情感词典是歌词情感分析的前提和基础，因此基于Word2Vec构建音乐领域的中文情感词典，并基于情感词加权和词性进行中文音乐情感分析.本文首先以VA情感模型为基础构建情感词表，采用Word2Vec中词语相似度计算的思想扩展情感词表，构建中文音乐情感词典，词典中包含每个词的情感类别和情感权值.然后，依照该词典获取情感词权值，构建基于TF-IDF （Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词性的歌词文本的特征向量，最终实现音乐情感分类.实验结果表明所构建的音乐情感词典更适用于音乐领域，同时在构造特征向量时考虑词性的影响也可以提高准确率.

SVM分类算法处理高维数据具有较大优势，但其未考虑语义的相似性度量问题，而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题。为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度，提出了一种新的LDA-wSVM高效分类算法模型。利用LDA主题模型进行建模和特征选择，确定主题数和隐主题—文本矩阵；在经典权重计算方法上作改进，考虑各特征项与类别的关联度，设计了一种新的权重计算方法；在特征词空间上使用这种基于权重计算的wSVM分类器进行分类。实验基于R软件平台对搜狗实验室的新闻文本集进行分类，得到了宏平均值为0.943的高精确度分类结果。实验结果表明，提出的LDA-wSVM模型在文本自动分类中具有很好的优越性能。

针对RSS（接收信号强度）时变性以及不同终端信号接收能力的差异性，导致WLAN位置指纹定位不稳定的问题，基于RSS空间线性相关性提出一种新颖的位置指纹定位算法。在每个参考点分别采集多组RSS样本形成特征矩阵，并构建离线位置指纹数据库。定位时，通过计算实时RSS矩阵与指纹库参考点相关性，得到最相关的k个参考点，利用二次加权质心算法计算用户的最终位置。为了有效降低信号时变性的影响，采样时进行了滤波、排序等处理，构建离线指纹数据库时尽量增加采样次数，但需要对样本进行聚合处理以适应定位相关性计算。实验结果表明，该算法在保证较高定位准确度的同时，针对不同终端有更好的定位稳定性。