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MATLAB

于 2011-06-05 发布 文件大小:135KB
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代码说明:

  F2T变换 (F2T transformation )

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  • miller
    基于Matlab的米勒编码仿真 实现RFID的Miller编码 (Miller coding to achieve)
    2009-11-09 10:14:29下载
    积分:1
  • morph3
    三维图像形态学函数的实现,三维腐蚀效果,matlab toolbox 中有二维实现,但迄今为止还没见到三维实现(graphic morph erode3)
    2009-09-28 11:36:03下载
    积分:1
  • code
    this codes present SVM
    2012-11-28 17:39:39下载
    积分:1
  • LaplacianScore
    Feature selection using laplicat sours
    2021-03-28 17:29:11下载
    积分:1
  • Matlab-on-digital-signal-processing
    说明:  介绍数字信号处理及其matlab 语言实现,包括滤波器设计等(On digital signal processing and matlab language, including the filter design and so on)
    2011-02-24 23:28:16下载
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  • GeneticPAlgorithmPToolbox
    遗传算法工具箱,还有遗传算法需要的全部函数,来之不易(Genetic algorithm toolbox, as well as all the required functions of genetic algorithms, hard-won)
    2011-05-07 16:31:05下载
    积分:1
  • 63535310S4M
    本程序先生成一个“Blocks”信号,然后加上高斯白噪声,再用 db3 小波进行分解,(The Mr. Cheng Xu as a " Blocks" signal, and then add white Gaussian noise, and then ' db3' wavelet decomposed)
    2010-06-01 23:26:26下载
    积分:1
  • 95302oless
    dtc for the induction motor with the estimation of speed using MRAS is good
    2021-05-07 19:16:37下载
    积分:1
  • canon
    一个比较有意思的程序,运行可以播放卡农的音乐(A more interesting program run can play the music of Canon)
    2012-07-02 14:20:39下载
    积分:1
  • NSGA-III
    测试可以跑,根据自己情况修改下函数即可. NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个(原文献说最好与参考点个数相同)个体的初始种群,其中 N 是种群大小。接下来,算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代,算法在当前种群 Pt的基础上,通过随机选择,模拟两点交叉(Simulated Binary Crossover,SBX)和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此,两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为了从种群 Rt中选择最好的 N 个解进入下一代,首先利用基于Pareto支配的非支配排序将 Rt分为若干不同的非支配层(F1,F2等等)。然后,算法构建一个新的种群St,构建方法是从 F1开始,逐次将各非支配层的解加入到 St,直至 St的大小等于 N,或首次大于 N。假设最后可以接受的非支配层是 L层,那么在 L+ 1 层以及之后的那些解就被丢弃掉了,且 St FL中的解已经确定被选择作为 Pt+1中的解。Pt+1中余下的个体需要从 FL中选取,选择的依据是要使种群在目标空间中具有理想的多样性。(The test can run and modify the function according to its own situation. NSGA-III first defines a set of reference points. Then the initial population containing N individuals (preferably the same number of reference points as the original literature) was randomly generated, where N was the size of the population. Next, the algorithm is iterated until the termination condition is satisfied. On the basis of current population Pt, the algorithm simulates two-point crossover (SBX) and polynomial mutation to produce offspring population Qt by random selection.)
    2021-01-26 22:38:41下载
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