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matlab瑞利衰落信道仿真
主要运用MATLAB进行编程，实现采用对输入信号进行抑制载波的双边带调幅；而后将调幅波输入信道，研究多径信道的特性对通信质量的影响；最后将信道内输出的条幅波进行同步解调，解调出与输入信号波形相类似的波形，观测两者差别。同时输出多普勒滤波器的统计特性图及信号时域和频域的输入、输出波形。
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Hu矩计算与图像分类
基于图像Hu不变矩及图像的欧氏距离对二值图像进行分类
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Fisher二元线性判别 Matlab源码.rar
【实例简介】朴素的Fisher二元线性分类器，相关理论参考清华版《模式识别（第二版）》P88-P90页（4.2章 Fisher线性判别）。
开发平台为Matlab7.7，内附详细的参数说明和源码注释，测试有效。
请注意：源码中所有的样本数据均以列向量形式存储，并构成数据矩阵。
（1）fcFisherW 函数用于获取Fisher变换向量、两类的均值向量及总体的类内离散度矩阵。
（2）fcFisherJudge函数会调用fcFisherW，依据求得的Fisher变换向量W，判定输入数据X（样本数据以列向量形式存储）的所属。
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基于Xgboost的商业销售预测
基于Xgboost的商业销售预测，以德国Ｒｏｓｓｍａｎｎ商场的数据为例，通过对数据的探索性分析，以相关背景业务知识体系为基础，通过可视化分析，提取隐含在数据里的特征，使用性能较优的Ｘｇｂｏｏｓｔ方法进行规则挖掘，取得较好效果。第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测277·(3)eta:收缩步长,即学习速率,取值范围是,3.1数据来源默认为0.3。在更新叶子节点的时候,权重乘以本文所有数据均来自 Haggle中的 Rossmanneta,以避免在更新过程中的过拟合。商店销售额数据集。 Rossmann是商人 Dirk ross(4) max _ depth:每棵树的最大深度,取值范围mann创立的德国首家平价日用品商店,现在的是,默认为6。树越深,越容易过拟合。Rossmann公司逼布欧洲7个国家,分店达100多(5) subsample:训练的实例样本占整体实例样家。论文通过位于德国的1115所 Rossmann连锁本的比例取值范围是(0.1],默认为1。值为0.5商店的历史数据预测未来48天商店的销售额时意味着 Boost随机抽取一半的数据实例来生成Haggle给出了三个数据集: train、test、 store,分树模型,这样能防止过拟合别是训练集测试集和商店基本信息的数据集,对训(6) colsample bytree:在构建每棵树时,列(特练集建模训练,对测试集进行预测。征)的子样本比,参数值的范围是(0,1]数据集基本信息如下(7) objective:默认为reg: linear;(1)训练集 train.csv:时间范围为2013年01月(8)sccd:随机数种子,为确保数据的可重现01日到2015年07月31日,共942天,1017209条性,默认为0。数据。2.2K折交叉验证方法(K一CV(2)测试集test.csv:时间范围为2015年08月论文采用K折交叉验证方法。将原始数据0日到2015年09月17日,共48天,41088条数分为K个子集,每个子集分别验证一次,剩余的K据组子集作为训练数据,这样可得到K组训练集(3)商店基本信息数据集 store.csv:1115条数和测试集以最终的分类平均精度作为性能指标。据,共1115家商店的信息。在实际应用中,K值一般大于或等于2,需要建立K3.2数据的可视化分析及原始特征提取个模型来进行K折交叉验证的实验,并计算K次为了获取影响销售额的基本数据特征,论文对测试集的平均辨识率Gaggle提供的 Rossmann数据集进行了可视化分K折交叉验证的结果能较好说明模型效果,有析,提取原始特征集。效地避免欠拟合与过拟合。在 Boost中,通过(1)顾客数和销售额之间的关系xgb.cv函数来做交叉验证。从图1中可以看出,顾客数和销售额之间存在2.3独热编码(One- hot encoding紧密的正相关关系。由于 Boost仅适用于处理数值型向量,因此处理训练集和测试集时需要将所有其它形式的数10.0据转换为数值型向量,本文采用独热编码将特征值转专换为数值。50独热编码也称一位有效编码,即对于任意时间任意给定的状态,状态向量中只有一位为1,其余6各位为0,将n类特征值转化成n位二进制数串,将顾客数特征的每个对应类设置为1。独热编码将每一个特图1顾客数与销售额的关系曲线征的个取值通过独热编码后转换成了n个二元特(2)促销对销售的影响的可视化分析征,通过该方法将特征转变成稀疏矩阵6。独热编图2和图3中 Promo取1表示当天有促销活码能够解决分类器不好处理属性数据的问题并在动取0表示没有促销活动。从图中可以看出促销一定程度上扩充了特征活动对顾客数并没有太大影响,但销售量却明显提3数据预处理高了,即促销活动并没有吸引更多的顾客,但提高了顾客的购买力,从而提高了销售额。通过查询原始为了获取数据中的有效特征,论文采用探索性数据发现没有促销的情况下顾客平均消费8.94欧数据分析方法对数据进行可视化分析获得数据分元,有促销活动的情况下平均消费10.18欧元布特征,理解原始数据的基本特征,发现数据之间的(3)星期( DayOf Week)对销售影响的可视化分潜在模式.找出数据中的有效特征析21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net278南昌大学学报(理科版)2017年40000表2商店薮据基本特征集30000特征名称含义值批20000ore商店号取值:1到1115商店类型10000商店类别分类:逢础类met最近的党争对手的距薮卷:桊商店0离里有761个商店有PromoCompetition-图2促销对销售额的影响Open SinceMonth竞争对手开张的月份月份Open since year竞争对手开张的年份年份数据6000P持续性的促销活动0:无,1:有的4000Prom2 Since Week开始参加Pomo2促销日历上的第几周数的日历周值2000Pomo2 Sincerer开始参加Pm2i年份数据PromoPromoInterval参加Pomn2促销开始Jan,Apr,Jo)e的月份列表Feb, May, Aug, Nov".图3促销对顾客数的影响Mar, Jun, Sept, Dec从图中可以看出,星期日的销售额中位数和上不同的分类特征在训练集和测试集中的比例见四分位数远远高出正常营业日,但是下四分位数却表3~6低于正常营业日,即有些商店星期日营业额高于平表3Open特征取值比例时,但也有一部分商店的销售额低于正常营业日。从图中也可以看出,从周一到周六,周一的销售额偏16.99高一些,星期六的销售额偏低一些test/yo14.5585,4440000表4Prom特征取值比例30000Pramo0凝train61.8538,15批2000test/%50.4239.5810000表5 Stateholiday特征取值比例y星期几1.990.660.40图4销售额在星期1~7中的分布情况test/%99.560.44由于篇幅的关系,对数据的可视化分析不表6 Schoolholiday特征取值比例列岀。根据这些数据的可视化化析,我们提取出如Schoclholiday表1所示和表2所示的训练数据和测试数据原始特test/%55.6544.35征集以及商店数据基本特征集。表1数据原始特征集3.3数据预处理持征名称含义3.3.1数据清洗为获得可训练用数据,我们对原tcre有店号取值:1到1115始数据进行清洗,具体过程如下:DayOfWeek星期几取值:1到7(1)标记异常数据。如商店是开门的,但是销Date时间如2013-01-01Sales销售额数值售额为零的数据为异常数据Customers顾客数数值(2)对训练集的 Sales销售额字段取对数,设置是否开店关店,1:开店为 Saleslog字段;P当天是否有促销0:无促销,1:促销0:非假日,a:公共假日;b:(3)缺失值用一1填充;State Holiday假日复活节,c:圣诞节(4)合并训练集和测试集,添加Set字段,用以SchoclHoliday学校假日0非假日,1:假日分训练集和测试集,值1为训练集,0为测试集;(3)数值化分类特征值。原始数据集中, State21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测holiday分类特征取值为0、a、b、c,无法代入模型计算因此重新编码为0、1、2、3; Store Type分类特4实验结果及分析值为a、b、c、d, Assortment分类特征值为a、b、c,采4.1实验条件用同样方法用整型数据重新编码(1)软件环境(6)分解特征。将原始数据集中Date特征分(a)操作系统: Windows7x64解为 DatcDay、 Datc Wcck、 DatcMonth、 Datc ycar(b)开发平台: Python2.7+R3.4.2DateDay OfYear5个特征(c)第三方库: Python: numpy+ pandas+(7)增加字段 PateNt,即Date转换为整型的 atplotlib I xgboost;R3.4.2库: data table|gg形式lot2tlubridate-zoo-dplyr+scales+xgboost+(8)规范化特征表达。对 Competition- forecast glmnetpen sinceRer和 CompetitionOpenSinceMonth字(2)硬件环境段合并成普通年月的表达,并转化为整型;将Pro处理器:Iner(R)Core(TM)i3-4160CPUcmoZsincc ycar和 Promo2 Since wcck字段合并成普3.60GHz通年月的表达,并转化为整型,增加字段内存:8GBPromo2 SinccInt4.2单 Boost模型()删除偏差大于2.5的异常数据。对特征工程后的所有特征用 Boost模型进行(10)删除存在异常的数据点,如图5所示的异训练,参数如表7所示。常数据。表7单 Boost模型参数25000参数值参数值15000thread500M4M小人Activereg: linear subsamplegrounds20000colsample bytearly stop. round250004.3组合模型0%时你以根据模型的作用将模型分为三类:商店模式模型、数据合并模型、混合模型。商店模式模型:下面采用单个模型是对每个商图5异常数据店进行单独拟合。这类模型关注商店各自的特性,3.3.2特征处理论文根据相关信息背景对数据但是它也错过了可在其他相似商店的模式中获取的进行特征处理:信息(1)增加字段 Competition OpenInt(1)线性模型lm拟合趋势,不带特征交互的(2)添加一些额外的特征,如商店的位置特征 Boost模型拟合残差StoreState发薪日效应特征 PayDay(在一个月的第(2)线性模型lm拟合趋势,带特征交互的Ⅹg个工作日设置特征值为3在随后的两天设置为 boost模型拟合残差2、1)(3)线性模型lm拟合趋势,不同参数值的(3)增加商店平均每天的销售额 Sales PerDay、 glmnet模型拟合残差平均每天的顾客数 CustomersPerDay、平均每天每(4)tslm模型拟合趋势丨季节性,Ⅹ gboost模位顾客的销售额 SalesPerCustomers Per Day作为新型拟合残差。的特征。(5)tslm模型拟合趋势十季节性, glmnet模型(4)增加特征组合,如: store; DayofWeek,拟合残差store: Dayofweek: Promo等等。(6)tslm模型拟合趋势十季节性,Ⅹ gboost模型+ gemnet模型拟合残差。(7)每个商店直接用Ⅹ gboost模型拟合残差。21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net·280·南昌大学学报(理科版)2017年这些模型中,含有 Boost模型的模型参数设1.5- A. train-rmspe- B. train-rmspe置如表8,其中模型7中参数 rounds值设为500。1.0-A.validation-rmspe-B validation表8组合 Boost的模型参数0.5参数值0150030004500600075009000参数值RMSPEreg: linear eta0.013C0max _ depth图6在训练集 train和验证集 validation上的 RMSPE值colsamplc bytrcc0.8subsample3.95图7给出了 Boost模型中非组合特征的重要数据合并模型:下列模型使用合并有 store数度得分,从图中可以看出时间类特征和有关竞争对据集和trai训练集的数据集。各个模型的参数设手的特征得分非常髙,这意味着这些特征对模型具置如表9-11有非常大的影响。表9没有特征工程的 Boost模型DateWeek参数参数CompetitionopenIntreg: lineareta0.01SalesperDayPromorounds3000max _depthcolsample bytreesubsampleAssortment 152100000020000003000000F score特征重要度表10有特征工程的 Boost模型图?特征重要度得分参数参数值bjectivereg: linear eta为了对比各模型的泛化效果,我们给出了单类模型(线性模型LM、时间序列线性模型TSLM、基4000subsoIl0.9于 Lasso和 Elastic net正则广义线性模型 glmnet、early stop. round100cclsample bytree极端梯度上升模型ⅹ gboost)和它们之间的组合模型在测试集上 RMSPE值,从而评价模型在测试集表11153个特征十特征交互的 Xgboost模型上的泛化能力。如表13所示参数值参数表13各模型 RMSPE值比较objectivereg: linear etaC.015max depth18模型RMSPE值.20657300CLM一简单的特征处理rounds. 1l.7TSLM+筒单的特征处理cCanvTree0.12751early stop. round100random forest-简单的特征处理glmnet+简单的特征工程3.11974组合模型:通过组合数据合并模型来获取跨多个商Boost十简单的特征工程0.11839店之间共同的特质。模型的残差用商店模式模型中Boost+特征工程Boost+ glmnet+特征工程0.11262的模型来拟合,从而获得每个商店的特质。用Igloos+ glmnet+tslm+lm+特征工程0.1114Gprcomp函数从数据中提取50个主成分,并用Xg从表中可以看出,Ⅹ ghost单模型的能力就优bost模型来拟合、计算残差。模型说明如下:于其它模型,在进行了简单特征工程后, Boost(1)使用线性模型lm拟合趋势,带特征交互的和 gemnet模型相比, Boost模型依然效果更好。glmnet模型+ Boost模型拟合残差,最后我们结合TSLM|LM在处理趋势和季节性上(2)使用tslm拟合趋势和季节性,带特征交互的优势,采用集成方法对 Xgboost+ glmnet进行组的 Boost模型拟合残差。合得出优化模型Ⅹ gboost+ glmnet+tslm+lm+特图6给出模型在训练集和验证集上的 RMSPE征工程, RMSPE值得到较大提升,泛化性能最优的变化过程,横坐标是次数,纵坐标是 RMSPE的值A是人工删除了异常点的数据中的异常数据5结论并没有删除。可以发现在训练集上训练的前500次本论文研究基于 Boost方法对实体零售业销RMSPE的值就迅速的降低到0.2,然后在1750次售额进行预测。论文以德国零售业 Rossmann公就在0.1左右了,可以看出在训练集上效果很好。司1115家实体门店的商场信息和销售数据为薮据21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测281·源,采用 Boost方法对公司销售额进行预测。参考文献通过在特征工程中对原始数据进行特征提取、L1」赵啸彬.基于数据挖掘的零售业销售预测LD.上海:选择和构建,筛选岀用于训练的特征属性;对比Xα上海交通大学.2010boost、随机森林、 GLMNET以及IM、TSIM模型2 CHEN T,HET. Higgs Boson Discovery with boosted等不同方法对销售额的预测结果,表明 Xgboosτ方TreesLCI.JMLR: Workshop and Conference Proceed法无论是训练速度还是在 RMSPE评价标准上都具2015.42:6980有明显的优势。3 ROBERT E. Banfield, Lawrence (. Hall. Kevin WBowyer. W. P. Kegelmeyer, A Comparison of Decision为了进一步提高 Boost预测模型的精度和泛Tree Ensemble Creation Techniques LI]. IEEE Trans-化能力,本文通过大量的特征工程,尝试多种模型的actions on Pattcrn Analysis and machinc intelligence集成学习方法和参数调优,利用 GLMNET和Xg2007,29(1):173-180boost模型拟合残差,并结合IM、TSLM在趋势和[]李航.统计学习方法[M]北京:清华大学出版社,李节性预测的优点,获得组合优化模型。实验表明2012该组合模型在性能上优于单一 Boost预测模型。[5]闻玲·移动平均季节模型在商品销售收入预测中的应这种基于Xⅹ gboost的组合模型不仅适用于对德AJ. Market Modernization, 2010(28):43-45国零售业销售额的预测还可以将此方法应用于国6黄伟陶俊才.一种基于k- means聚类和关监督学习内零售实体业甚至电商平台的销售额预测,对于提的医学图像分割算法[J].南吕大学学报(理科版),2(14,33(1):31-35高商店的运营生产模式、日常管理、价格管理、配送[7 RICE J Mathematical Statics and Data Analysis[M]方式及精准营销具有重要的意义cand Edition, Plymouth: Duxbury Press, 2006: 221-21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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EM算法详细例子及推导
EM算法详细例子及推导数θ),那么对于上面的实验,我们可以计算出他们出现我们观察到的结果即0=(5,9,.8,4,7,20=(B,A,A,B,4)的概率函数P(X=x10),2z)⑨)就叫做θ的似然函数。我们将它对θ求偏导并令偏导数为0,就可以得到如的结果P(X=x0,=20))=(;P(z=A)3(1-P(z=A)2C10(1-64)10A(1-6C104(1-0(1-6B)C106n(1-6我们将这个问题稍微改变一下,我们将我们所观察到的结果修改一…下我们现在只知道每次试验有几次投掷出正面,但是不知道每次试验投掷的是哪个硬币,也就是说我们只知道表中第一列和第三列。这个时候我们就称Z为隐藏变量( Hidden variable),X称为观察变量( Observed variable)。这个时候再来估计参数θ4和θB,就没有那么多数据可供使用了,这个时侯的估计叫做不完整数据的参数估计。如果我们这个时候冇某种方法(比如,正确的猜到每次投掷硬币是A还是B),这样的话我们就可以将这个不完整的数据估计变为完整数据估计当然我们如果没有方法来获得更多的数据的话,那么下面提供了一种在这种不完整数据的情况下来估计参数θ的方法。我们用迭代的方式来进行:(1)我们先赋给θ一个初始值,这个值不管是经验也好猜的也好,反正我们给它一个初始值。在实际使用中往往这个初始值是有其他算法的结果给岀的,当然随机给他分配一个符合定义域的值也可以。这里我们就给定64=0.7,6B=0.4(2)然后我们根据这个来判断或者猜测每次投掷更像是哪枚硬币投掷的结果。比如对于试验1,如果投掷的是Δ,那么出现5个止面的概率为C10×0.75×(1-07)5≈0.1029:;如果投掷的是B,出现5个正面的概率为C105×0.43×(1-0.4)5≈0.2007;基于试验1的试验结果,可以判断这个试验投掷的是使币A的概率为0.10290.10290.2007)-0.389是B的概率为02007(0.1029+0.2007)06611。因此这个结果更可能是投掷B出现的结果(3)假设上一步猜测的结果为B,A,A,B,A,那么恨据这个猜测,可以像完整数据的参数仙计一样(公式2重新计算的值这样一次一次的迭代2-3步骤直到收敛,我们就得到了θ的估计。现在你可能有疑问,这个方法靠谱么?事实证明,它确实是靠谱的。期望最大化算法就是在这个想法上改进的。它在估计每次投掷的硬币的吋候,并不要确定住这次就是硬币A或者B,它计算岀来这次投掷的硬币是A的概率和是B的概率;然后在用这个概率(或者叫做Z的分布)来计算似然函数。期望最大化算法步骤总结如下:F步骤先利用旧的参数值〃计算隐藏变量Z的(条件)分布P(万=2|Xn2),然后计算logP(,X=m)的期望B(o(2,X=x)=∑∑P(Z=别X=)P(Z=X=x)其中θ是当前的值,而θ是上一次迭代得到的值。公式中已经只剩下θ一个变量了,θ是一个确定的值,这个公式或者函数常常叫做Q函数,用Q(6,6)来表示。M步骤极大化Q,往往这一步是求导,得到由旧的θ值′米计算新的θ值的公式aQ总结一下,期望最大化算法就是先根据参数初值估计隐藏变量的分布,然后根据隐藏变量的分布来计算观察变量的似然函数,估计参数的值。前者通常称为E步骤,后者称为M步骤3数学基础首先来明确一下我们的目标:我们的目标是在观察变量X和给定观察样本:1,x2,…,rn的情況下,极大化对数似然函数(=>nP(X2=x;)(5)其中只包含观察变量的概率密度函数P(X2=2)=∑P(X=n,=)这里因为参数θ的写法与条件概率的写法相同,因此将参数θ写到下标以更明确的表述其中Z为隐藏随机变量,{}是Z的所有可能的取值。那么6)=∑h∑P(X=x,z=2)∑h∑。Px=x这里我们引入了一组参数(不要怕多,我们后面会处理掉它的)a,它满足可能的;,0;∈(0,1和∑;a=1到这里,先介绍一个凸函数的性质,或者叫做凸函数的定义。∫(x)为凸函数,=1,2,…,m,A∈[0,1∑1A对∫(x)定义域中的任意n个m1,x2,…,xn有f(∑Aa)≤∑mf(xr)i=1对于严格凸函数,上面的等号只有在x1=2xn的时候成立。关于凸函数的其他性质不再赘述。对数函数是一个严格凸数。因而我们可以有下面这个结果0)=∑hn∑≥∑∑ah(X=2n,2=C现在我们根据等号成立的条件来确定a;即P(X=x,Z=2)C(10)其中c是一个与j无关的常数。因为∑,=1,稍作变换就可以得到P(X;=x;)现在来解释下我们得到了什么。c;就是Z=2;在X=x;下的条件概率戌者后验概率。求α就是求隐藏随机变量Z的条件分布。总结一下目前得到的公式就是)-∑∑P(Xi=i,Z(12)直接就极大值比较难求,EM算法就是按照下面这个过程来的。它就是大名鼎鼎的琴生( Jensen)不等式(1)根据上一步的θ来计算α,即隐藏变量的条件分布(2)极大化似然函数来得到当前的的估计3.1极大似然估计好吧,我觉得还是再说说极大似然估计吧。给定一个概率分布D,假设其概率密度函数为f,其中f带有一组参数6。为了估计这组参数6,我们可以从这个分布中抽出一个具有n个采样值的X1,X2,…,Yn,那么这个就是n个(假设独立)同分布随机变量,他们分别有取值x1,x2…,xn,那么我们就可以计算出出现这样一组观察值的概率密度为lI f(ai)(13)对于f是离散的情况,就计算出现这组观察值的概率10)注意,这个函数中是含有参数0的。0的极大似然估计就是求让上面似然函数取极大值的时候的参数O值。般来说,会将上面那个似然函数取自然对数,这样往往可以简化计算。记住,这样仅仅是为了简化计算。取了自然对数之后的函数叫做对数似然函数。ln()=∑lnf(n)因为对数是一个严格单调递增的凹函数,所以对似然函数取极人值与对对数似然函数取极大值是等价的。3取了对数之后还可以跟信息熵等概念联系起来4关于凸函数有很多种说法,上凸函数和下凸函数,凸函数和凹函数等等,这里指的是二阶导数大」(等」)0的一类函数,而凹函数是其相反数为凸数的一类函数32期望最大化算法收敛性如何保证算法收敛呢?我们只用证明l(04+1)≥1(00)就可以了l(0(t11)∑∑(+1)1PX=x;2=2)(+(t+1∑∑nf(X=x;,z=z;)(+1)(t)o(tn /(r=i,Z=2(t)≥∑∑ahn(t)7(0其中第一个人于等于号是因为只有当a取值合适(琴生不等式等号成立条件)的时候才有等号成立,第二个人于等于号正是M步骤的操作所致。这样我们就知道l(θ)是随着迭代次数的增加越来越人的,收敛条件是值不再变化或者变化幅度很小。4应用举例4.1参数估计很直接的应用就是参数估计,上面举的例子就是参数估计42聚类但是如果估计的参数可以表明类别的话,比如某个参数表示某个样本是否属于某个集合。这样的话其实聚类问题也就可以归结为参数估计问题。References[]最大似然估计[oNline].Availablehttp://zh.wikipediaorg/wiki.%E6%9c%80%E5%A4%A7%E4%BC%BC%E7%84%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1[2] Ceppellini, r, Siniscalco, M.& Smith, C.A. Ann. Hum. Genet. 20, 97-115(1955)3 Hartley, H. Biometrics 14, 174-194(1958)4 Baum, L.E., Petric, T, Soulcs, G.& Weiss, N. Ann. Math. Stat 41, 164-171(1970)[ 5] Dempster, A P, Laird, N.M., Rubin, D B.(1977). "Maximum Likelihoodfrom Incomplete Data via the em algorithm. Journal of the royal statis-tical Society Series B(Methodological)39(1): 1-38. JSTOR 2984875 MR0501537[6]Whatistheexpectationmaximizationalgorithm[oNline].Avaiable:http//ai. stanford. edu/-chuongdo/papers/em tutorial pdf[7TheEmAlgorithmOnline.Availablehttp://www.cnblogs.com,jerrylead/ archive/2011/04/06/2006936html
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MP匹配追踪算法Matlab仿真
有很详细的注释，关于信号的稀疏分解和重建的，不错的资料...
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基于模糊控制的AGV寻迹算法
基于模糊控制的AGV寻迹算法用于智能车控制的一种算法
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EET安装包及运行文件
西门子杯逻辑控制设计开发比赛专用的电梯仿真软件，需要请下载
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亚像素边缘检测的matlab代码，比一般的边缘检测代码精确
亚像素边缘检测的matlab代码，比一般的边缘检测代码精确
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基于SIFT特征的图像配准（Matlab源代码）
该压缩文件包含了实现图像配准所需的13的*.m文件和一个*.exe文件，对同一地点、不同方位拍摄的两张照片配准效果可观，值得下载。
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