ARIMA模型预测风电功率含程序代码，其中含有模型的建立基本原理及建立过程

采用kdtree树的方法，计算点云的平均间距。计算速度快

完整的实时深度图平滑代码（像素滤波+加权移动平均）

图像平滑或去噪就是为了抑制噪声，以达到改善图像质量的目的，既可以在空间域又可以频率域中实现，在数字图像处理中起着重要的作用。本文将主要介绍空间域的几种平滑法的算法：邻点平均法、K个邻点平均法、最大均匀性平滑，其中操作平台是matlab 7.1

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳，α值应取小一些。理论界一般认为有以下方法可供选择：　 　　经验判断法。这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。 　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值； 　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值； 　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化； 　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。 　　试算法。根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。 　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。 下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数） 如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。则1997年的预测销售量为： 1997年预测销售量= 31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

计算平均学分积点 C++ MFC 界面 最多可以支持20门课程的计算，非常的方便哦

计算均方误差MSE信噪比SNR峰值信噪比PSNR绝对平均误差的matlab函数

基于ＨＳＶ空间，逐个像素点处理图像，求图像的平均亮度。

采用除留余数法构建哈希表，伪散列解决冲突 内有实验报告，通过vc++测试，我们小组做这个得了满分！

利用典型的加权平均融合算法进行灰度或彩色多模态医学图像融合，程序具体很好的通用性，并且提供几种图像融合客观评价指标，还给出3组宝贵的已配准的待融合图像。