▍1. 一个可用的蚁群算法用MATLAB求解76城市TSPMATLAB编程
虚拟力的无线传感网络覆盖，研究生时的现代信号处理的作业，包括数据分析、绘图等等,仿真效率很高的，最小均方误差（MMSE）的算法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。
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▍2. In design of large
很好的高速口的设计资料，很好的高速口的设计资料 很好的高速口的设计资料-In design of large-scale access convergence router(hereafter referred to ACR) forwarding engine, the Xilinx Virtex-4 FPGA!s RocketI/O r multi-gigabit transceiver is used to satisfy the need of high speed and steady interface between forwarding engine and switch fabric. This pape proposes an assistant channel bonding method for solving the difficult problem of channels-bonding synchronization. Experimental results show the
▍3. 2013 SIG Asia A No-Reference Metric for Evaluating the Quality of Motion Deblurring
Methods to undo the effects of motion blur are the subject of intense research, but evaluating and tuning these algorithms has traditionally required either user input or the availability of ground-truth images. We instead develop a metric for automatically predicting the perceptual quality of images produced by state-of-the-art deblurring algorithms. The metric is learned based on a massive user study, incorporates features that capture common deblurring artifacts, and does not require access to the original images (i.e., is “noreference”). We show that it better matches user-supplied rankings than previous approaches to measuring quality, and that in most cases it out
▍4. 高斯混合模型获取前景图像
运动目标检测技术是计算机视觉领域的重要研究内容,它对运动目标的分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响,在机器人导航、智能监视系统、医学图像分析以及视频图像压缩和传输等领域中都有广泛的应用。然而,针对不同的应用场景,目前运动目标检测方法由于算法复杂、耗时以及缺乏鲁棒性,在实际的处理和应用中受到了很大的限制。本文对背景建模以及运动目标的检测的相关问题进行了深入的研究,其中着重研究了高斯混合模型和阴影检测与消除的问题。本文的主要研究工作如下: (1)在对运动目标的检测的基本方法的原理一一介绍的基础上,详细分析了基于高斯混合模型进行运动目标检测的方法,其中包括从像素模型的定义,像素模型参数的更新,到背景像素模型的建立的三个方面来分析如何通过高斯混合模型进行背景建模,以及背景模型的更新过程中应该注意到的问题。 (2)给出了本文在计算当前观测值与背景像素距离时所采用的线性距离计算准则和最大距离计算准则以及如何通过训练模型计算得到阈值,此阈值用来判定当前观测值是背景还是前景。 (3)运动目标所产生的阴影是运动目标检测中的一大难题,本文在分析阴影产生的原因以及阴影的特征的基础上对国内外主流的阴影检测算法做了系统研究,详细讨论了基于色彩空间变换的阴影检测的三种方法以及它们的优缺点,提出了一种将高斯混合模型和HSV色彩空间相结合的消除阴影的方法。 (4)对基于高斯混合模型的运动目标检测的算法做了一个总结,在MATLAB实验平台上对拍摄到的室内近距离的大物体进行了基于高斯混合模型的运动目标检测的实验。在实验中分别采用高斯分布的个数M=3和M=5以及两种距离准则分别进行测试,一共得到了四组不同的实验结果,对其进行从分割效果到分割时间的分析比较,并将理论分析中得到的结论融入对实际结果的分析当中。而在阴影消除的实验中,是对室外的单个运动物体在进行运动目标检测的基础上对检测出来的带有阴影的分割结果进行阴影的检测与消除,从而实现了对运动目标无阴影的有效分割。
▍6. Principles of Communication Systems Simulation with Wireless Applications
Principles of Communication Systems Simulation with Wireless Applications
▍7. 与扁 MATLAB 轨道规划求解
源代码适用简单轨道运动方程的扁率在重力潜在长期考虑。手中的问题采取的马兜铃酸肾病 Tapley 的统计轨道测定本书中的示例。在 20 秒时间完成轨道计算和 ode45 被利用。在此之上的代码解决了开普勒轨道的元素
▍8. 一个很好用的matlab程序,基于遗传算法和bp神经网络的matlab程序...
一个很好用的matlab程序,基于遗传算法和bp神经网络的matlab程序-a good use of Matlab procedures, based on genetic algorithms and neural networks bp procedures Matlab
▍9. 信号小波包去噪
应用背景对机床主轴系统的振动信号进行批处理（execl文件），首先对各个接口的振动数据进行小波包滤波去噪，可进行N层分解。对去噪后的信号进行特征值提取，以便作为支持向量机以及神经网络的输入关键技术可对execl文件进行批处理，对信号进行三层分解，并对去噪后的数据进行特征值提取。
▍10. matlab图像去噪功能
代码主要功能是图像去噪1.将矩阵转换为稀疏矩阵2.稀疏矩阵的各种运算（加、减、乘）3.稀疏矩阵的GS和雅各比求解4.将含噪点的图片读入矩阵之后对图片进行去噪操作
▍11. eyetracking
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▍12. Some examples for particle filter
the attached pack includes five source code which are basic algorithms of particle filter using matlab.
▍13. ksvd MATLAB代码
function [D,Gamma,err,gerr] = ksvd(params,varargin)%KSVD K-SVD dictionary training.% [D,GAMMA] = KSVD(PARAMS) runs the K-SVD dictionary training algorithm on% the specified set of signals, returning the trained dictionary D and the% signal representation matrix GAMMA.%% KSVD has two modes of operation: sparsity-based and error-based. For% sparsity-based minimization, the optimization problem is given by%% min |X-D*GAMMA|_F^2 s.t. |Gamma_i|_0
▍15. 文献实现的局部均值分解（LMD）算法，matlab源码
三相光伏逆变并网的仿真，采用偏最小二乘法，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,DC-DC部分采用定功率单环控制，调试通过可以使用，各种kalman滤波器的设计。
▍16. Matlab 执行的核主成分分析，MATLAB 的支持向量机的工具箱
Matlab 实现主成分分析，是核的一个原始的学习者一种非常基本的和非常重要的研究材料。这些项目分布没有任何担保，明示或暗示。正如这些程序被写为研究目的，他们尚未经过测试程度似宜在任何重要的应用
▍18. MatLab在工程数学方面的应用,工程数学计算.
MatLab在工程数学方面的应用,工程数学计算.-MatLab in the application of engineering mathematics, engineering, mathematical calculations.
▍19. 差分方程模型
资源描述离散状态转移模型涉及的范围很广，可以用到各种不同的数学工具。下面我们对差 分方程作一简单的介绍，下一章我们将介绍马氏链模型。 §1 差分方程 1.1 差分方程简介 规定t只取非负整数。记 yt为变量 y 在t点的取值，则称 t t t Δy = y − y +1 为t y 的一 阶向前差分，简称差分，称 t t t t t t t Δ y = Δ Δy = Δy − Δy = y − y + y +1 +2 +1 2 ( ) 2 为 t y 的二 阶差分。类似地，可以定义t y 的n 阶差分t Δn y 。 由 t t、y 及 t y 的差分给出的方程称为t y 的差分方程，其中含t y 的最高阶差分的阶 数称为该差分方程的阶。差分方程也可以写成不显含差分的形式。例如，二阶差分方程 Δ2 + Δ + = 0 t t t y y y 也可改写成 0 2 1 − + = t+ t+ t y y y 。 满足一差分方程的序列t y 称为差分方程的解。类似于微分方程情况，若解中含有 的独立常数的个数等于差分方程的阶数时，称此解为该差分方程的通解。若解中不含任 意常数，则称此解为满足某些初值条件的特解。
▍20. 交叉熵算法演示
交叉熵（CE）方法由于Reuven鲁宾斯坦是一个普通的Monte Carlo方法的组合和连续多极值优化和重要性采样。该方法起源于稀有事件仿真领域，
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