MATLAB

基于Matlab的米勒编码仿真 实现RFID的Miller编码 (Miller coding to achieve)

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)

this codes present SVM

Feature selection using laplicat sours

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)

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)

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)

dtc for the induction motor with the estimation of speed using MRAS is good

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)

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.)