PixelLoom的博客

在本文中，我们将使用Matlab来模拟LDPC-BP信道编码的过程，以实现编码和解码功能。为了简化模拟过程，我们选择一个预定义的LDPC码，如IEEE 802.11n标准中的LDPC码。对于每个校验位，我们找到其对应的非零元素列索引，并根据这些列上的信息位计算校验位的值。接下来，我们需要实现LDPC-BP解码函数。LDPC-BP解码的目标是将接收到的含有噪声的码字恢复为原始的信息位向量。接下来，我们需要实现LDPC-BP编码函数。LDPC-BP编码的目标是将输入的信息位向量编码为一个长度为N的码字。

声波在海洋中的传播受到海底地形的影响，特别是海底地形的起伏条件会对声波的传播路径和传播特性产生显著影响。Bellhop算法是一种常用的声场传播模拟算法，它可以模拟声波在复杂海底地形下的传播特性。函数接受发射源的深度、接收器的深度、声速剖面数据、海底地形数据和声波频率作为输入参数，返回传输损失和传播时间作为输出结果。函数接受发射源的深度、接收器的深度、声速剖面数据、海底地形数据和声波频率作为输入参数，返回传输损失和传播时间作为输出结果。函数运行Bellhop算法进行声波传播模拟，并将模拟结果保存到文件。

在本文中，我们将介绍一种基于粒子滤波-SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）算法的二维地图重构成像的Matlab仿真方法。粒子滤波-SLAM算法是一种常用的SLAM算法，它通过将地图表示为一组粒子，并使用粒子滤波器来估计机器人的轨迹和地图。上述代码只是一个简单的示例，实际上，粒子滤波-SLAM算法的实现还需要考虑更多的细节和优化。数据关联：利用激光传感器数据，我们将每个粒子与地图进行数据关联，以估计每个粒子的权重。

随着通信技术的不断发展，宽带短波信道的研究变得越来越重要。宽带短波信道是指在短波频段上传输高速数据的信道，常用于无线电通信、远程传感和数据传输等领域。本文将介绍宽带短波信道的研究，并提供使用 Matlab 实现相关功能的源代码。为了研究和分析宽带短波信道，我们需要建立合适的信道模型。常用的宽带短波信道模型包括瑞利衰落模型和莱斯衰落模型。其中，f_c 是信道的截止频率，K 是莱斯因子，用于描述直射路径和多径路径功率的比例。其中，f_c 是信道的截止频率。一、宽带短波信道的特点。二、宽带短波信道建模。

在回归分析中，我们希望通过BP神经网络拟合数据，并找到最佳的权重和偏差，使得网络的输出与实际值之间的误差最小化。在本篇文章中，我们将探讨如何使用MATLAB编程实现萤火虫优化算法，并将其应用于BP神经网络的回归分析。我们讨论了萤火虫优化算法的基本原理，并提供了使用MATLAB实现该算法的示例代码。首先，我们将介绍萤火虫优化算法的基本原理。通过在MATLAB中编程实现这种算法，我们可以找到最佳的权重和偏差，使得神经网络的拟合效果最优。在主循环中，我们计算了每个萤火虫的亮度，并根据亮度更新萤火虫的位置。

通过这种设计，我们可以实现自适应调节的PID控制器，利用模糊逻辑来根据系统的动态特性动态调整控制参数，从而实现对系统的稳定控制。接下来，通过循环迭代的方式进行仿真，计算每个步骤的误差、误差积分和PID输出，并更新PID控制器的参数。其中，(u(t))是控制器的输出信号，(e(t))是系统的误差信号，(K_p)、(K_i)和(K_d)分别是比例、积分和微分的控制参数。通过以上的设计，我们可以在Matlab环境中模拟基于FPGA的智能PID控制器的工作过程，并根据实际需求进行参数调整和性能评估。

局部规则可以根据当前单元格的状态和邻居的状态来更新单元格的状态。这里只提供一个简单的示例规则：如果当前单元格的状态为0且至少有两个邻居的状态为1，则将当前单元格的状态更新为1。方元胞自动机是一种离散化的动态系统模型，由离散的单元格（胞）组成，每个单元格可以处于不同的状态。方元胞自动机模型通过定义局部规则，使得每个单元格根据其自身状态和邻居状态进行状态更新，从而模拟整个系统的演化过程。请注意，以上提供的代码和示例规则仅为演示目的，具体的边形网格方元胞自动机模型的实现和规则定义可能因实际需求而异。

在FSK调制中，数字信号的1和0分别对应于不同的载波频率。调制过程中，将数字信号与不同频率的载波信号相乘，得到调制后的信号。解调过程中，通过检测信号的频率来恢复数字信号。在PSK调制中，数字信号的1和0分别对应于不同的载波相位。调制过程中，将数字信号与不同相位的载波信号相乘，得到调制后的信号。在ASK调制中，数字信号的1和0分别对应于不同的载波幅度。调制过程中，将数字信号与载波信号相乘，得到调制后的信号。这里我们将分别介绍ASK、FSK和PSK的调制解调原理，并给出相应的MATLAB源代码。

以上Matlab源码实现了基于RGB滤波、YCbCr和肤色标定的口罩识别算法。然后，根据颜色信息和肤色标定，对图像进行区域分割，提取口罩区域。最后，根据口罩区域的形状、大小等特征，判断口罩是否被佩戴。本文将介绍一种基于RGB滤波、YCbCr和肤色标定的口罩识别算法，并提供相应的Matlab源码。请注意，此源码仅为示例实现，具体的口罩识别性能可能受到图像质量、光照条件和口罩样式等因素的影响。希望本文能对口罩识别算法和Matlab实现有帮助，如有任何疑问，请随时提问。

本文针对多无人机车载网络的优化问题，采用粒子群算法进行求解，并提供 MATLAB 实现源代码。具体而言，我们需要确定每个无人机节点的通信频率、功率分配和数据传输速率等参数，以最大化网络的传输速率和覆盖范围，同时最小化节点之间的干扰。值得注意的是，以上提供的 MATLAB 实现只包含了算法的框架，具体的适应度函数、速度更新和位置更新等操作需要根据实际问题进行定义和实现。希望本文对于研究无人机车载网络优化问题的读者有所帮助。（3）更新粒子速度和位置：根据当前速度、位置和全局最优解，更新粒子的速度和位置。

GMDH（Group Method of Data Handling）是一种经典的时间序列预测方法，它基于多项式模型和逐步回归算法，能够自动选择和构建适应数据的预测模型。接下来，利用gmdh函数构建GMDH模型，并使用predict函数对测试集进行预测。在上述代码中，我们利用公式计算了均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE），并使用fprintf函数将结果打印输出。根据具体的数据和需求，你可以进行进一步的优化和调整，以获得更准确的预测结果。步骤3：GMDH模型构建。

小波变换是一种在信号处理领域广泛应用的数学工具，它可以将信号分解成不同频率的子信号，并提供了对信号频谱特征的多分辨率分析能力。在许多应用中，我们需要对信号进行参数估计，例如估计信号的频率、幅度或相位等。通过连续小波变换，我们可以获取信号的小波系数矩阵，进而分析幅度谱和相位谱来估计信号的参数。得到小波系数矩阵后，我们可以通过分析小波系数的幅度谱或相位谱来估计信号的参数。例如，可以通过寻找幅度谱的峰值来估计信号的频率，通过相位谱的变化来估计信号的相位。首先，我们需要准备一个待估计参数的信号。

在上述代码中，x是系统的状态向量，d_hat是最速跟踪微分器估计的外部扰动，K是滑模控制器的增益参数。通过计算状态向量和外部扰动的和的符号函数，滑模控制器能够生成控制输入来抵消外部扰动的影响。其中，x是系统状态向量，u是控制输入，d(t)是外部扰动，y是系统输出。在上述代码中，y是系统的输出信号，lambda是微分器的增益参数。通过计算输出信号的差分和符号函数，最速跟踪微分器能够估计外部扰动的大小和方向。在上述代码中，我们定义了系统模型，设计了控制器参数，并使用循环模拟了系统的响应。希望本文对你有所帮助！

樽海鞘群算法（Tunicate Swarm Optimization, TSO）是一种基于自然生物群体行为的启发式优化算法，它模拟了樽海鞘在食物搜索和繁殖过程中的行为。本文介绍了如何使用MATLAB实现基于TSO算法的单目标问题求解，并集成了随机惯性权重和差分变异操作来提高算法的性能。使用该算法求解单目标问题的步骤包括参数初始化、种群初始化、迭代优化和返回最优解。通过集成随机惯性权重和差分变异操作，可以提高算法的收敛性和搜索能力。基于MATLAB集成随机惯性权重和差分变异操作的樽海鞘群算法求解单目标问题。

投影法是基于图像的垂直和水平投影特性，通过统计每一行和每一列上的像素数量，确定表盘上的刻度位置。电表表盘读数识别是一项重要的电力系统监测任务，它能够自动化地获取电表的读数信息，提高了数据采集的效率和准确性。本文将介绍一种基于投影法的电表表盘读数识别方法，并提供相应的Matlab源码实现。通过投影法，还可以提取出电表表盘上指针的位置信息。电表表盘读数识别的目标是根据电表表盘上的刻度和指针位置，准确地提取出电表的读数。基于投影法是一种常用的图像处理技术，能够有效地处理表盘图像，并提取出表盘上的刻度和指针信息。

假设有N个目标点需要被访问，M辆车辆可用，每个目标点有一个时间窗约束，表示在该时间窗内访问该点。我们需要找到一组路径，使得所有目标点都被访问且时间窗约束得到满足，同时最小化总路程或总时间。路径规划是一项重要的优化问题，在许多领域中都有广泛的应用。其中，带时间窗的多车型路径规划问题是一种具有挑战性的变体，它要求在满足时间窗约束的前提下，找到多辆车辆的最优路径，以覆盖一系列目标点。模拟退火算法是一种启发式优化算法，它模拟固体退火的过程，通过在解空间中接受劣质解的概率来避免陷入局部最优解。

然后，双击Input组件并配置输入信号的值，设置仿真时间和其他参数。最后，添加一个Verilog HDL模块，将其配置为引用上述Verilog代码中的AND门模块，并连接相应的输入和输出。在数字电路设计中，仿真和验证是关键步骤，旨在确保设计的正确性和功能性。本文将介绍如何使用Matlab对Verilog进行仿真和验证，并提供相应的源代码示例。请注意，本文提供的示例仅用于说明目的，并可能需要根据具体的设计需求进行修改和调整。在实际应用中，还需要考虑更复杂的设计和验证技术，如时序约束、函数覆盖率等。

在本文中，我们将介绍如何使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）优化脂肪肝图像分割，并提供相应的 Matlab 源代码。（5）更新粒子速度和位置：根据当前位置、速度、个体经验和群体经验更新粒子的速度和位置。（2）评估粒子适应度：将每个粒子的分割结果与真实标签进行比较，计算适应度值。（3）更新个体最佳位置：记录每个粒子的最佳分割结果及其对应的适应度值。（1）初始化粒子群：随机生成一组粒子，每个粒子表示一组分割阈值。是粒子群的位置矩阵，每一行表示一个粒子的分割阈值。

在WOA的基础上，结合混沌策略可以进一步增强其性能，提高优化问题的求解效果。在WOA的基础上，结合混沌策略可以进一步增强其性能，提高优化问题的求解效果。下面将介绍如何使用基于混沌策略的鲸鱼优化算法来求解单目标优化问题，并提供相应的Matlab代码实现。下面将介绍如何使用基于混沌策略的鲸鱼优化算法来求解单目标优化问题，并提供相应的Matlab代码实现。最后，我们可以调用上述函数来求解单目标优基于混沌策略的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题。接下来，我们需要实现基于混沌策略的鲸鱼优化算法。

使用Ctrl + C快捷键可以复制选定的代码行或文本，而使用Ctrl + V快捷键可以粘贴复制的内容。使用F9快捷键可以在当前打开的脚本文件中设置断点。使用Ctrl + F快捷键可以在当前打开的文件中进行查找。使用Ctrl + Z快捷键可以撤销上一步操作，恢复到之前的状态。使用Ctrl + R快捷键可以快速运行当前打开的脚本文件。使用Ctrl + S快捷键可以快速保存当前打开的文件。在调试模式下，使用F5快捷键可以逐步运行当前打开的脚本文件，帮助用户进行代码调试和错误排查。Ctrl + R：运行当前脚本。

当然，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的网络结构和更大规模的数据集来获得更好的分类性能。希望本文能够帮助您了解基于计算机视觉的动物图像分类识别，并提供了一个使用MATLAB实现的示例代码。通过深度学习和卷积神经网络的应用，我们可以实现更准确的动物图像分类，为相关领域的研究和应用提供基础支持。动物图像分类识别是一个具有挑战性的问题，因为动物的外观特征和姿态可能会在不同的图像中有很大的变化。在计算机视觉领域，图像分类是一个重要的任务，它可以将输入的图像自动分类到不同的预定义类别中。

本文介绍了如何使用MATLAB进行图像纹理检测，并结合SVM算法实现了对路面状况的分类。通过提取图像的纹理特征，我们可以对图像进行分类和识别。然后，我们将这些纹理特征用于训练SVM分类器，并使用该分类器对新的纹理特征进行分类。本文将介绍如何使用MATLAB进行图像纹理检测，并将其与支持向量机（SVM）算法相结合，实现对路面状况的分类。图像纹理是图像中的局部空间统计特征，通过提取纹理特征，我们可以对不同类型的图像进行分类和识别。这样，我们就可以使用训练好的SVM模型对新的纹理特征进行分类。

然后，通过调用yticklabels函数并传入一个字符串单元格数组，我们设置了纵坐标刻度对应的标签。接下来，通过调用text函数并传入相应的参数，我们将纵坐标标签添加到图表中的位置(0.5, 50)处。综上所述，我们介绍了在Matlab中标注纵坐标的几种常用方法，包括使用ylabel函数、yticks和yticklabels函数以及text函数。在Matlab中，可以通过一些简单的方法来标注纵坐标，以提供更清晰和易读的图表。通过调用该函数，可以在图表的左侧添加一个垂直文本标签，用于描述纵坐标的含义。

自适应局部中值平滑图像去雾算法基于以下观察：雾气会导致图像中的亮度和对比度降低，因此通过增加图像的亮度和对比度可以一定程度上去除雾气的影响。该算法通过对图像进行局部中值滤波来增加亮度和对比度，并根据图像的局部特征自适应地调整滤波窗口的大小。图像去雾是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在从受雾影响的图像中恢复出清晰的原始图像。本文将介绍一种基于MATLAB的自适应局部中值平滑图像去雾算法，并提供相应的源代码。接下来，根据滤波后的图像计算梯度，并根据梯度大小调整滤波窗口的大小。自适应局部中值平滑图像去雾算法。

RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，广泛应用于数据建模、模式识别和预测等领域。通过准备数据、设计网络拓扑、训练网络和评估性能，我们可以得到准确的水质指标预测结果。在MATLAB中，可以使用newrb函数来自动选择RBF神经网络的合适参数，如隐藏层神经元数量和径向基函数的宽度。输入层接收输入特征，隐藏层是RBF神经元的集合，输出层产生预测结果。通过分析性能指标，我们可以评估RBF神经网络的预测能力和泛化能力。

在上述示例中，首先使用fopen函数以只读模式打开一个名为"data.txt"的文本文件，并将返回的文件标识符存储在fileID变量中。如果成功打开文件，则使用fscanf函数读取文件中的内容，并将读取的数据存储在data变量中。然后，使用fopen函数以写模式打开一个名为"processed_data.txt"的新文件，并将返回的文件标识符存储在newFileID变量中。其中，fopen函数是用于打开文件的基本函数之一。fopen函数用于打开文件，并返回一个文件标识符，可以用于后续的文件读写操作。

水仙花数，也被称为自恋数、阿姆斯特朗数，是指一个n位数（n≥3），它的每个位上的数字的n次幂之和等于它本身。例如，153是一个水仙花数，因为1^3 + 5^3 + 3^3 = 153。通过运行上述代码，用户可以输入一个范围，程序将输出该范围内的所有水仙花数。请注意，用户应该输入大于等于3位数的范围，因为水仙花数定义为3位数或更高位数。在这个例子中，我们将使用Matlab编写一个程序来找出范围内的所有水仙花数。我们将要求用户输入一个范围，然后程序将输出该范围内的所有水仙花数。如果你有任何问题，请随时提问。

本文将介绍一种基于稀疏信号重建的轴承故障诊断方法，并提供相应的 MATLAB 仿真代码。稀疏信号重建是一种信号处理技术，它可以从稀疏表示的观测信号中恢复原始信号。在轴承故障诊断中，我们可以通过监测轴承振动信号来判断轴承的状态。通常情况下，轴承在正常运行时会产生稳定的振动信号，而当轴承出现故障时，振动信号会发生变化。通过上述基于稀疏信号重建的轴承故障诊断 MATLAB 仿真代码，我们可以对轴承振动信号进行分析，并及时检测和诊断轴承故障，从而提高设备的可靠性和安全性。需要注意的是，上述代码中的。

而神经网络作为一种强大的预测模型，可以通过学习历史负荷数据的模式和趋势，对未来的负荷进行准确预测。通过引入和声搜索算法优化的模糊神经网络模型，可以提高负荷预测的准确性和稳定性，从而更好地支持电力系统的运行和管理。输入层接收历史负荷数据，模糊化层将输入数据转化为模糊集，规则库中定义了负荷和模糊集之间的映射关系，解模糊化层将模糊输出转化为具体的负荷预测值。在每一代的迭代中，HSA通过调整FNN的模糊集参数和规则库参数，来改进负荷预测的准确性和稳定性。基于和声搜索算法优化的模糊神经网络实现负荷预测。

总结起来，本文介绍了如何使用MATLAB编写基于Tent混沌鲸鱼算法的单目标优化问题求解程序。通过模拟鲸鱼的觅食行为，该算法可以有效地搜索优化问题的解空间。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB编写基于Tent混沌鲸鱼算法的单目标优化问题求解程序。在上述代码中，a和b是Tent映射的参数，r是触发状态转换的阈值，x0是初始值，N是生成的随机序列的长度。同时，你需要指定问题的维度、变量的下界和上界，以及迭代的次数。使用这个函数，你可以将你的单目标优化问题转化为一个目标函数，并将其作为。

在Qt中，QImageWriter是一个用于将QImage保存为不同图像格式的类。而Matlab是一种强大的数值计算和数据可视化软件。本文将介绍如何在Matlab中使用QImageWriter类来保存图像，并提供相应的源代码示例。通过以上步骤，我们可以在Matlab中使用QImageWriter类保存图像。请确保在运行代码之前将’image.png’替换为您要保存的实际图像的文件名，并根据需要修改输出文件的文件名和格式。Qt中的QImageWriter和Matlab。希望本文对您有所帮助！

使用属性语法可以使代码更加简洁和易读，并提供了一种直观的方式来访问和修改对象的属性。我们将使用属性语法来访问和修改这些属性。在Matlab中，属性语法是一种方便的方式，用于访问和修改对象的属性。在Matlab中，属性是属于类的变量，用于存储对象的状态信息。通过属性语法，我们可以直接访问和修改这些属性，而无需调用额外的方法。除了直接访问和修改属性的值之外，属性语法还可以用于执行一些额外的操作，例如在设置属性值时进行验证或计算。接下来，我们可以创建一个Rectangle对象，并使用属性语法访问和修改它的属性。

本文将介绍如何使用差分进化算法优化BP神经网络进行数据预测，并提供相应的MATLAB代码实现。差分进化算法的基本思想是维护一个候选解的群体，并通过模拟变异、交叉和选择等操作，不断迭代更新群体中的解。在每一次迭代中，候选解的适应度（fitness）评估采用BP神经网络的均方误差（Mean Squared Error，MSE）。你可以根据自己的数据集和需求，调整代码中的参数和网络结构，以获得更好的预测效果。首先，我们需要准备数据集。在代码中，我们使用最优解构建BP神经网络模型，并使用测试集数据进行预测。

首先，我们需要定义机械臂的几何参数，包括关节长度、关节角度范围和目标位置。、Ln，关节角度的范围分别为θ1_min、θ1_max、θ2_min、θ2_max、…我们通过定义机械臂的几何参数、编写正向运动学函数和优化函数，实现了找到最优关节角度的过程。这样，我们可以根据给定的目标位置，计算出机械臂的关节角度，从而实现机械臂的精确运动控制。在本文中，我们将使用MATLAB来简化轴式机械臂的位置规划问题，并提供相应的源代码。在上述示例中，我们使用了一个由3个关节组成的机械臂，每个关节的长度都是1。

本文介绍了基于MATLAB GUI的肝脏分割和脂肪定量系统的设计和实现。通过图像预处理、肝脏分割和脂肪定量算法，可以实现对肝脏图像的自动分割和脂肪含量的定量分析。脂肪定量：一旦完成肝脏分割，接下来是对分割后的肝脏区域进行脂肪含量的定量分析。文章中的源代码是一个简单的示例，实际的肝脏分割和脂肪定量算法需要根据具体需求进行实现。可以使用MATLAB提供的图像处理工具箱中的算法和函数来完成预处理、分割和脂肪定量的步骤。本文将介绍基于MATLAB GUI的肝脏分割和脂肪定量系统的设计和实现。

通过这个GUI，用户可以自定义狭缝的宽度、入射光波长以及观察屏幕的位置，从而观察和分析夫琅禾费衍射的特征。通过这个基于Matlab GUI的单缝夫琅禾费衍射模拟程序，用户可以直观地观察和分析不同参数对夫琅禾费衍射的影响。可以尝试改变入射光波长、单缝宽度和观察屏幕位置等参数，观察衍射强度分布的变化情况，从而加深对夫琅禾费衍射现象的理解。然后，我们使用一个循环来计算每个网格点上的衍射强度。当程序运行时，将会显示一个GUI窗口，用户可以在输入控件中调整参数值，并点击绘制按钮来绘制夫琅禾费衍射的幅度分布曲线。

为了解决风电混合储能系统中的容量优化配置问题，我们可以采用遗传算法（Genetic Algorithm，GA），这是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法。在遗传算法的迭代过程中，首先根据当前种群的适应度值进行选择操作，然后通过交叉和变异操作产生新的个体，最后更新种群。在实际应用中，需要根据具体的问题进行适应度函数的定义，以及选择、交叉和变异操作的具体实现遗传算法求解风电混合储能容量优化配置问题。通过遗传算法求解风电混合储能容量优化配置问题，我们可以得到最佳的储能容量配置方案，从而提高系统的性能和经济性。

首先，我们需要准备用于训练神经网络的数据集。通过准备合适的数据集并使用MATLAB的神经网络工具箱，我们可以构建和训练一个用于抑郁症识别的模型。抑郁症是一种常见的心理健康问题，对患者的生活和工作产生了显著的负面影响。近年来，神经网络在医学领域的应用逐渐增多，被广泛用于抑郁症的早期识别和预测。接下来，我们将使用MATLAB的神经网络工具箱来构建和训练神经网络模型。接下来，我们使用测试集进行预测，并计算了模型的准确率。需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据数据集的特点进行调整和优化。

小波变换是一种常用的图像处理技术，可以将图像分解为不同尺度和频率的子图像，并通过合并这些子图像来融合图像信息。在本文中，我们将使用Matlab来实现基于小波变换的图像融合。你可以根据自己的需求调整小波基函数、分解级别和融合方法，以获得最佳的融合效果。在本例中，假设我们有两幅大小相同的图像A和图像B。常用的融合方法包括最大值融合、平均值融合和加权平均值融合等。函数来进行二维小波变换。我们可以选择适当的小波基函数和分解级别，以获得所需的融合效果。最后，我们需要对融合后的小波系数进行逆变换，以获取融合后的图像。

通过以上步骤，我们可以导入图像、进行图像预处理、选择分割算法、应用分割算法、进行后处理并最终显示和保存处理结果。你可以根据具体的需求和算法选择进行相应的修改和调整，以实现更加准确和高效的图像分割处理系统。该系统旨在通过图像分割技术，将输入图像分割成具有相似特征的区域，以便进一步的分析和处理。在进行图像分割之前，通常需要对图像进行一些预处理操作，以提高分割结果的准确性。在这一步中，我们将选择一个合适的阈值，并将其应用于图像以进行分割。根据具体的应用需求，我们可以选择不同的图像分割算法。步骤3：选择分割算法。