2ndn

这是matlab编程的一个例子，编写M文件，实现正弦摆动的一个动画。(Matlab is a programming example, the preparation of documents M to achieve a sinusoidal oscillation of animation.)

说明：  在MATLAB平台上，编译自适应算法的M文件，进行系统仿真，并对滤波器的阶数、收敛步长、跟踪速度和稳态误差进行了详细的分析和研究。( On the MATLAB platform, the M file is written and system simulation experiment is put on. The main parameters such as number of filter exponent, step-size, track-speed, errors and so on are discussed, that provided a solid foundation for the hardware realization of adaptive filters.)

仿真n 个城市的TSP问题的最优解返回一个新的城市构型(The simulation n city TSP problem optimal solution to return to a new city configurations )

this is create template using matlab

MATLAB CODE FOR INTERPOLATION

使用此程式可以將yahoo的財務資料讀進matlab內 並且輸出成想要的資料內容 (Use this program to yahoo' s financial data is read into matlab and output to the desired information content)

说明：  比较俯仰角度分别为60°，90°，以及极化参数为60°和90°时的三极子天线和两极子天线的均方根误差(Comparison of tilt angles of 60 °, 90 °, and the polarization of 60 ° and 90 °, three-pole antenna and polarization Antenna root mean square error)

S4VM 对传统的S3VM 进行了改进。传统的S3VM 基于低密度假设，它试图找到一个低密度的分界线， 也就是更倾向于决策边界穿过特征空间的低密度区域。S4VM 和S3VM 的不同点在于，S3VM 试图把注意力 集中在一个最优的低密度分界线上，而S4VM 则同时关注多个可能的低密度分界线。之所以这样做，是因为 给定一些有标记的点和大量未标记的点，可能存在着不止一个“间隔”较大的低密度分界线（如图2 ），基于 有限的标记样本，很难决定哪个是最好的。虽然这些低密度分界线都与有限的标记样本吻合，但它们之间差 异很大，因此如果选择错了，会有一个很大的损失，导致性能下降。所以S4VM 试图考虑所有可能的低密度 分界线。 (Over the past decade, many improved versions are proposed to solve every different specific problem of semi-supervised support vector machines, for example: to the inefficiency issue, meanS3VM is introduced to performance degenerate problem, S4VM is proposed)

a good example of image processing

Matlab实现的带通滤波器(Matlab the band-pass filter)