CGE是现代经济学中重要的分析方法之一，在经济政策评估、技术进步和矿产资源新探明储量的变动等对经济的影响的评估等等领域都有着广泛的应用。关于CGE，在国际经济学学界，已经出现了不少优秀的教科书。而在国内，中文的相关教材并不多见。 张欣的《可计算一般均衡模型的基本原理与编程》一书与其他相关中文教材相比，有大量详细的模型细节的处理，特别是包括大量相关的GAMS程序。这对初学者是非常有帮助的。 对于学习者而言，仅仅了解CGE的理论框架是远远不够的，CGE是非常讲究操作性的一种分析方法，在不同的场景之下各个模块的处理也是不一样的。潘教授的这本书是国内CGE方面最具操作性的一本，而且对于其他运用CGE的经济研究者来说，此书也是一本具有重要价值的工具书，书中的一些程序稍加修改就可以直接运用。书中对跨期动态模型和递归动态模型有明确而细致的介绍，这在一般的介绍CGE的书中并不多见，是此书的一个亮点。 此书的出版将对我国CGE分析方法的推广起到很好的作用。

Equalizer source code, debugging through the machine on adjust each band audio. 均衡器源码

实现了CMA和MCMA盲均衡算法，并利用16QAM进行演示

林贵华-南京理工.pdf

直方图均衡化 　　图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。 　　直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 　　缺点： 　　1）变换后图像的灰度级减少，某些细节消失； 　　2）某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。

这里详细的仿真描述了信号在有无均衡的作用下的好处与效果，是一份很好的资源

区域教育一体化均衡发展解决方案

一种基于蚁群算法动态均衡的网格任务调度 采用蚂蚁算法实现均衡的调度算法研究

采用LMS算法，CM算法以及CM加判决反馈算法实现自适应均衡，画不同算法下的收敛曲线，里面有完整结果分析以及代码

图像的直方图均衡、均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化的matlab代码。包括测试图像和代码处理结果图。对数字图像处理教材例子复现。