motion_segmentation_subspace

last compression for image and ECG

说明：  遗传算法求最小值：求解De Jong函数最小值的matlab程序。(Minimum value of genetic algorithms: Solving De Jong functional minimum matlab program.)

模拟数据分析处理的过程，应用simulink(simulink U)

一个约50行matlab代码的有限元分析简介(Introduction to finite element analysis of an approximately 50 lines of matlab code)

四阶累积量下的MUSIC算法DOA估计，特别是对于四阶累积量的计算是重要看点(MUSIC algorithm based DOA estimation)

说明：  用matlab做成的维纳滤波器程序，跟踪先验信噪比使用直接判决的方法进行滤波(Made use of the Wiener filter matlab program to track a priori signal to noise ratio using a direct method of filtering decision)

Approximation entropy: Approximation entropy which is used in time series to measure the irregularity

lpp降维，给了很多详细的例子的降维程序，并画出图像的2维表示(dimension reduction using lpp)

测试可以跑，根据自己情况修改下函数即可. NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个（原文献说最好与参考点个数相同）个体的初始种群，其中 N 是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代，算法在当前种群 Pt的基础上，通过随机选择，模拟两点交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此，两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为了从种群 Rt中选择最好的 N 个解进入下一代，首先利用基于Pareto支配的非支配排序将 Rt分为若干不同的非支配层（F1，F2等等）。然后，算法构建一个新的种群St，构建方法是从 F1开始，逐次将各非支配层的解加入到 St，直至 St的大小等于 N，或首次大于 N。假设最后可以接受的非支配层是 L层，那么在 L+ 1 层以及之后的那些解就被丢弃掉了，且 St FL中的解已经确定被选择作为 Pt+1中的解。Pt+1中余下的个体需要从 FL中选取，选择的依据是要使种群在目标空间中具有理想的多样性。(The test can run and modify the function according to its own situation. NSGA-III first defines a set of reference points. Then the initial population containing N individuals (preferably the same number of reference points as the original literature) was randomly generated, where N was the size of the population. Next, the algorithm is iterated until the termination condition is satisfied. On the basis of current population Pt, the algorithm simulates two-point crossover (SBX) and polynomial mutation to produce offspring population Qt by random selection.)

求解出在最小均方误差滤波器单位冲激函数h(n)。求解过程需要通过利用循环嵌套的编程思想，比较在逐次增加滤波器阶数的过程中得到的最小均方误差与最初设定的最小均方误差的阈值，当达到要求时，可以进一步确定滤波器的阶数。(how to use this function: [hx,hy]=wiener_ch2(w,N) )