inpaint

Image Inpainting in matlab

MODERN CONTROL SYSTEM THEORY AND DESIGN TOOLBOX，带有matlab仿真例子，学习控制的很有借鉴意义(MODERN CONTROL SYSTEM THEORY AND DESIGN TOOLBOX, with matlab simulation example, the study of referential significance to the control of)

wlan信道仿真模型，考虑了各种不同场景下的信道变化(wlan channel simulation model, taking into account various channel change under different scenarios)

介绍了各种小波函数，包括提取一维小波变换低频系数，计算完整最佳小波包树，求小波中心频率等函数的函数名(Describes the various wavelet functions, including a one-dimensional wavelet transform to extract the low-frequency coefficients to calculate the optimal wavelet packet complete tree, seeking the center frequency of the wavelet function names)

基于SVM的手写数字识别及数字图像的特征提取(SVM-based handwriting recognition and digital image feature extraction)

说明：  两种不同的假设： H1 ： 0 xn A fn wn ( ) cos(2 ) ( ) = ++ π θ n=1,2,…,N，f0 为规一化频率 H0 ： xn wn () () = n=1,2,…,N 其中 w[n]是均值为 0，方差为 2 σ n 的高斯白噪声，A 已知，样本间相互 独立，信号与噪声相互独立; 相位θ 是随机变量，它服从均匀分布 1 0 2 ( ) 20 p θ π θ π ?? ≤ ≤ = ??? 其它 1）改变输入信噪比（改变 A 或噪声方差均可），给定虚警概率，画出 输入信噪比与检测概率之间的理论曲线。(注意：理论检测曲线与样本 数有关) 2）改变样本数，用 Monte-Carlo 实验方法得出 PF＝0.001 时输入信噪比 与检测概率之间关系曲线（至少三条），并得出结论。 3）改变 M-C 实验次数，样本数不变，用 Monte-Carlo 实验方法得出 PF ＝0.001 时输入信噪比与检测概率之间关系曲线（至少三条），并得出 结论(Draw the theoretical curve between input SNR and detection probability)

无线传感器网络中heed算法的matlab实现 (matlab soure code for heed!~~~~~~~~~~)

说明：  战胜MATLAB必做练习50题之二，使用超星浏览器阅览，经典实例讲解(MATLAB exercises will be done over 50 items of the two, Superstar to use the browser to read, classic examples to explain)

linear quadratic model

用蚁群算法优化BP神经网络，然后用于预测，非常实用，适合初学者。(This is the aco-bp code in matlab)