一、实验内容， 二、算法描述， 三、实验结果（附结果图） 四、算法部分的主要源代码

一、 曲线积分的计算法 二、曲面积分的计算法

1. 已知一个外边界多边形和几个内含多边形。使用扫描线算法填充该多边形区域。 2. 已知矩形窗口以及任意形状的多边形。使用 Sutherland-hodgeman 算法裁剪该多边形

动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求 解问题分解成若干个子问题

递归的定义 若一个对象部分地包含它 自己, 或用它自己给自己定义, 则称这个对象是递归的；若一个算法直接地或间 接地调用自己, 则称这个算法是递归的算 法

2.1的主要内容及教学要求 2.2基本术语 2.3算法描述及分析

采用回归分析的方法,建立特征变量与产品质量之间的统计对应关系,把产品质量表达成特征变量的回归函数,进而得到特征空间与产品质量空间在统计意义上的映射关系.在产品质量空间进行聚类,在特征空间进行分类,而后提出了一种基于统计空间映射的在线模式识别方法.利用唐钢烧结厂的实测数据进行了仿真,验证了本方法的正确性.从算法分析和仿真结果看,这一算法可以有效地克服模式交叉现象的影响,并可对复杂生产过程进行在线质量推断

提出了一种基于移频技术的短时傅里叶变换阶比分析算法.该算法利用傅里叶变换在频域的卷积性质,对原始信号在时域乘以e-j2πfit使fi的频谱能量搬迁到零频处,按一定的频率间隔改变fi就可以在零频处得到其他频率的频谱能量,以此来提高短时傅里叶变换在时频分析中的频率分辨率.然后在时频面上进行局部阈值降噪,同时跟踪转速的变化,最终应用到变速机械的阶比分析中.与短时傅里叶变换分析结果对比表明,本文方法可以更加准确地跟踪到实际的转速.实际降速过程中轴承信号利用本文方法进行阶比分析,成功提取到轴承的故障特征频率

一、本课程教学目的和课程性质 课程教学目的：通过本课程的学习，使学生学会分析研究计算机加工的数据的结构特性，掌握基本的数据组织、数据存储及数据处理的方法，掌握算法的效率分析方法，培养学生根据实际问题的需要选择和设计合适的逻辑结构、存储结构及算法的能力

一、实验目的 1． 掌握图的基本存储方法。 2． 掌握有关图的操作算法并用高级语言实现。 3． 熟悉图的各种存储结构及其构造算法，了解实际问题的求解效率与采用何种存储结构以及有着密切的联系