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my-ACO-for-TSP

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solving TSP problem with ACO in matlab

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gsm_efs
说明：用matlab实现的GSM TCH/EFS系统在高斯信道、瑞利信道下的性能仿真，其中用到了循环编码、卷积码、交织码等信道编码技术(Using matlab to achieve GSM TCH/EFS system in the Gaussian channel, Rayleigh channel the performance of simulation, which uses a loop encoding, convolutional codes, interleaving codes channel coding techniques)

2010-03-22 09:41:02下载

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filter
matlab对图像随机添加四种噪声，然后分别通过自编中值滤波，均值滤波，高斯滤波，和维纳滤波进行滤波(matlab add four random noise to the image, and then were filtered by self median filtering, mean filtering, Gaussian filtering, and Wiener filtering)

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simple moving average trading demo

2015-01-15 22:43:31下载

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matlab
function [CellSpace_nextstep VehicleSpace] = CountingNextStepVehicleState(CellSpace_current,CellSpace_nextstep,VehicleSpace,TakenMat, TakenCarIDMat,VMAX,signalFlag,UseLaneChangingModelFlag) 计算下一时刻的元胞空间状态获取当前时刻元胞空间中的车辆信息， [VehicleInCellSpaceMat]=GetVehicleInCellSpace(CellSpace_current,TakenMat,TakenCarIDMat) if isempty(VehicleInCellSpaceMat) == 1 如果为空 return end 对每个车辆进行遍历，获取每个车辆的数据，以及邻居车辆的数据计算每个车辆的下一时刻状态并更新到下一时刻的元胞空间中 [CellSpace_nextstep VehicleSpace] = UpdataCellSpaceWithVehicleInfo(CellSpace_current,CellSpace_nextstep,VehicleSpace,VehicleInCellSpaceMat,VMAX,signalFlag,UseLaneChangingModel(function [CellSpace_nextstep VehicleSpace] = CountingNextStepVehicleState(CellSpace_current,CellSpace_nextstep,VehicleSpace,TakenMat, TakenCarIDMat,VMAX,signalFlag,UseLaneChangingModelFlag) 计算下一时刻的元胞空间状态获取当前时刻元胞空间中的车辆信息， [VehicleInCellSpaceMat]=GetVehicleInCellSpace(CellSpace_current,TakenMat,TakenCarIDMat) if isempty(VehicleInCellSpaceMat) == 1 如果为空 return end 对每个车辆进行遍历，获取每个车辆的数据，以及邻居车辆的数据计算每个车辆的下一时刻状态并更新到下一时刻的元胞空间中 [CellSpace_nextstep VehicleSpace] = UpdataCellSpaceWithVehicleInfo(CellSpace_current,CellSpace_nextstep,VehicleSpace,VehicleInCellSpaceMat,VMAX,signalFlag,UseLaneChangingModelFlag) )

2013-05-04 19:01:27下载

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26阶电力系统模型的电压稳定性matlab仿真研究(Circuit model simulation of 26 variables)

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this is a example about matlab and VC

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气象色谱波峰波谷检测，比较简单的方法，欢迎大家下载(Meteorological chromatographic peaks and valleys detection)

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