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隐马尔科夫的MATLAB代码以及原理，希望对大家有帮助，哈哈哈哈哈(The MATLAB code, and Hidden Markov theory, we want to help,哈哈哈哈哈)

说明：  <MATLAB及在电子信息工程中的应用>原程序,(err)

说明：  OFDM系统点对点收发的误码率分析,采用瑞丽信道，可以对收发帧数等进行修改(BER for OFDM system)

Xu s GVF Xu在美国博士期间研究的GVF的源代码(Xu' s GVF Xu in the United States during the study, Dr. GVF source code)

最小冗余最大相关性（MRMR）（MRMR.M） 需要外部库。详情请见MRMR。下载一个更新版本的互信息工具箱 偏最小二乘（PLS）回归系数（ReGCOEF.m） 使用MATLAB统计工具箱中的PLSReress ReliefF（分类）和RReliefF（回归）（ReleFracePr.M.） 从Matlab STATS工具箱中包装Releff.m。这是Matlab R2010B以后提供的。 ReliefF的另一个选择是使用ASU特征选择工具箱中的代码。这使用WEKA工具箱的ReleFEF，因此需要额外的库。请参阅相应的文档。 费雪评分（Fisher评分） 围绕ASFS特征选择工具箱围绕FSFisher。M(Minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) (mRMR.m) Needs external library. See mRMR.m for details. Download a newer version of the mutual information toolbox Partial Least Squares (PLS) regression coefficients (regCoef.m) Uses plsregress.m from MATLAB statistics toolbox ReliefF (classification) and RReliefF (regression) (relieffWrapper.m) Wraps around relieff.m from the MATLAB stats toolbox. This is available MATLAB r2010b onwards. Another option for ReliefF is to use the code from ASU Feature Selection toolbox. This uses ReliefF from weka toolbox and hence needs additional libraries. Please see the corresponding documentation. Fisher Score (fisherScore.m) Wraps around fsFisher.m from the ASU Feature Selection toolbox)

说明：  利用MATLAB来实现RTDX主机端的的应用(How to Write an RTDX Host Application Using MATLAB)

说明：  具有特定密度函数的随机变量的产生 高斯随机变量 瑞利分布的随机变量(With a specific density function of random variables have Gaussian random variable with Rayleigh distributed random variables)

BP neural netowrk regression

视频运动估计快速块匹配方法　十字形菱形六边形搜索(the video motion estimation based on fast block matching Cross Diamond Hexagon Search)

说明：  在各行各业的工程实践中，有大量的科学计算工作需要完成。传统的计算方式一般需要较长的周期，相比之下开发效率极高的MATLAB是一个更好的选择。在MATLAB中，编程细节被简化，繁琐的实现过程也被略去，用户可以将更多精力集中于所需要处理的核心问题上。 MATLAB科学计算涉及数学、机械、电子、控制和金融等多个领域。本书以MATLAB科学工程计算为立足点，介绍MATLAB在科学计算领域中如何运用庞大的科学函数库来解决一些实际问题。在函数的选择上兼顾各函数的使用频率和专业性，力求典型全面。本书可作为MATLAB课程的教学用书或者线性代数、概率统计等课程的教学辅助书。(In the engineering practice of all walks of life, there is a lot of scientific calculation work to be completed. The traditional calculation method generally needs a long period, in contrast, the development of highly efficient MATLAB is a better choice. In MATLAB, the programming details are simplified, and the tedious implementation process is also omitted. Users can focus more on the core issues they need to deal with.)