Matlab-books-a-materials

智能优化算法，其中为人工免疫算法，可以为初学者提供帮助。(Intelligent optimization algorithms)

对STOMP算法就行改进，一种稀疏自适应的STOMP，编程过程中对图像采用分快处理来提高效率(STOMP algorithm for improvement on the line, a sparse adaptive STOMP, the programming process to improve the efficiency of the use of sub-fast image processing)

说明：  本程序一维数据的EM算法实现，稍作修改就可以成为多维数据的EM算法实现。(EM algorithm for one-dimensional data of the program implementation, minor modifications can become the cube of the EM algorithm.)

单核处理多特征融合(matlab实现——有数据提供）(Single-core processing multi-feature fusion)

Its IEEE PESGM08 paper on A Hybrid Current-Power Optimal Power Flow Technique

本人独创MUSIC算法 对初学者有很大帮助~ 大家自己下下看吧(Original MUSIC algorithm I am very helpful for beginners ~ we all Look under the following)

说明：  独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长，然而无论从理论上还是应用上，它正受到越来越多的关注，成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角度看，它的应用领域与应用前景都是非常广阔的，目前主要应用于盲源分离、图像处理、语言识别、通信、生物医学信号处理、脑功能成像研究、故障诊断、特征提取、金融时间序列分析和数据挖掘等。 ICA是一种用来从多变量（多维）统计数据里找到隐含的因素或成分的方法，被认为是主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和因子分析（Factor Analysis）的一种扩展。对于盲源分离问题，ICA是指在只知道混合信号，而不知道源信号、噪声以及混合机制的情况下，分离或近似地分离出源信号的一种分析过程。(Independent Component Analysis, ICA)

DCT变换1、 提取彩色图像，将图像大小限制为512*512*3； 2、 提取彩色图像三个颜色分量的矩阵，每个矩阵单独处理； 3、 将矩阵分为8*8的块，做DCT变换； 4、 提取每个块的一部分DCT系数做IDCT变换，显示基本图像； 5、 再提取每个块的一部分DCT系数做DCT反变换，得到增强层1，与前一次得到的数据叠加，得到质量更好的图像。 (DCT transform)

matlab程序基于fdtd方法计算物质组成及结构的程序，程序语言简单易懂，适合初学者(Matlab based on FDTD method to calculate the material composition and the structure of the program, the program language easy to understand, suitable for beginners)

mrvm是RVM的改进，可直接用于多分类。不用什么一对一之类的。效率更高更好使。(Mrvm is an improvement of RVM and can be directly applied to multi classification. No need for one to one. Efficiency is better and better.)