matlab_Image_Fusion_Toolkit

student project for start programing

prim算法 kruskal算法用matlab实现 输入标准：x邻接矩阵 p节点集 输出：生成树边集 G(the prim algorithm kruskal algorithm using matlab input standard: x adjacency matrix p node set output: spanning tree edge set of G)

一、 牛顿－拉夫逊法概要 首先对一般的牛顿－拉夫逊法作一简单说明。已知一个变量X的函数 （4－6） 解此方程式时，由适当的近似值X（0）出发，根据 （4－7） 反复进行计算，当X（n）满足适当的收敛判定条件时就是（4－6）式的根。这样的方法就是所谓的牛顿－拉夫逊法。 式（4－7）就是取第n次近似解X（n）在曲线 上的点 处的切线与X轴的交点作下一次X（n+1）值的方法。参考图4－2（a）。在这一方法中为了能收敛于真解，初值X（0）的选取及函数f（X）必须满足适当的条件，如图4－2（b）所示的那种情况就不能收敛或收敛到别的根上去。 这一方法还可以做下面的解释，设第n次迭代得到的解与真值之差，即 的误差为 时，则 （4-8） 把 在 附近对 用泰勒级数展开 （4-9） 上式略去 以下的项 （4-10） 的误差可近似由上式计算出来 图4-2 （4-11） 比较式（4-7）和（4-11），可以看出牛顿-拉夫逊法的修正量和 的误差的一次项相等。 用同样的方法考虑，给出对n个变量 (:Because of the importance and complexity of power system, better algorithm and programme language is very important . An interior point method based on the perturbed Karush2Kuhn2Tucker (KKT) condition is pre2 sented in this paper , where the method and process for the optimal power flow is treated through the Matlab’s symbolic math toolbox and Mfunction is also presented. Using the symbolic code , it can improve the adaptability of the programme dramatically. The advantage is that , what we need to do is change the model expression. We can make use of the symbolic programme to check our programme while we write the Mfunctions. Using the Mat2 lab , we find the optimal solutions and calculate quickly and efficiently. It has proposed the powerful and unique functions of Matlab in the optimization and calculation for power system. Key words :power system symbolic calculation optimal power flow interior point method)

this code about BP neural network trained by PSO algorithm

miso simulates the ser for different miso systemms 2*1,3*1 4*1 and 8*1

GUI Matlab from calculate a chain code, skeleton, area ,perimeter.

求一维序列x(n)的离散Fourier谱分析，s(0:m)离散功率谱，c(0:m)振幅谱，cta(0:m)位相谱，其中m=[n/2.]。(Discrete Fourier spectrum of one-dimensional series)

程序里面有renix格式的数据，可以用来进行进行精密单点定位处理。(The program has data in renix format, which can be used for precise point positioning)

求卷积及两个序列的互相关函数，或一个序列的自相关函数；(for convolution and two sequences of cross-correlation function, or a series of auto-correlation function;)

sobel edge detection