用C++语言写的程序，在VC下运行的文件。其中.cpp是源文件，建立工程时还要把old.txt添加到工程中去，方可顺利运行。

设计采用散列文件实现电话号码查询系统 设每个记录由电话号码、用户名和地址组成，以电话号码为关键字建立散列文件 功能：输入记录，建立散列文件。 删除指定电话号码的记录 查找并显示给定电话号码的记录 感觉好的话就评价一下

Kullback-Leibler 散度 (KLD)

1) 设每个记录有下列数据项：电话号码、用户名、地址； 2) 从键盘输入各记录，分别以电话号码和用户名为关键字建立散列表； 3) 采用一定的方法解决冲突； 4) 查找并显示给定电话号码的记录； 5) 查找并显示给定用户名的记录。 6) 用C++语言编写

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以激光信号在传输介质中的布里渊散射频移量模型为基础,依据相关大气数据建立基于布里渊散射信号检测的大气探测模型。该模型中布里渊频移量只与大气高度相关,详细描述了低空大气范围内布里渊频移量的连续分布状态。结果表明在0～86 km的海拔高度范围内,大气的布里渊散射频移量分布在1.0～1.3 GHz之间。与有关数据相比,该模型与实际情况非常符合,同时具有很好的连续性和普适性。

KL散度估算器 通常在两个概率分布之间定义。 在仅概率分布的样本可用的情况下，可以多种方式估计KL散度。 在这里，我测试了基于k最近邻概率密度估计的KL散度估计器的一些实现。 估计值是 Wang Wang，Sanjeev R. Kulkarni和SergioVerdú。 “通过k最近邻距离对多维密度进行散度估计。” 信息论，IEEE Transactions on 55.5（2009）：2392-2405。 从各种测试分布中抽取样本，并计算它们之间的估计KL散度。 通过对分布重新采样并重新计算100次方差估计来评估不确定性。 然后，将不确定度带作为间隔，该间隔包含最接近中位数的68％的重采样估计值。 提供的时间是在样本大小为N = 1000， k = 5的情况下计算所有100个重采样所花费的时间。 这项研究远非详尽无遗，而且时间对实施细节很敏感。 请带一点盐。 估算器实现 naiv

提出了一种基于二维连续小波变换的电子散斑干涉(ESPI)条纹图相位提取方法。通过检测二维小波脊确定条纹相位,并引入条纹频率作为向导,有效地避免了相位解调过程中的符号奇异性问题,从而使该算法既能处理开条纹图也能处理闭条纹图,且对散斑噪声具有较强的抑制能力。数值模拟和实验结果表明,该方法在抑制散斑噪声的同时能够有效地提取出条纹相位,对开条纹图和闭条纹图都能处理。

** 3.72版本 ** 加入了叠加模式和叠加模式下的橡皮擦模式，可以用函数去绘制一些图像

C++编写的散列表电话薄，数据结构，哈希算法