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sample.m － testocx.m的回调函数 sample.m － testocx.m的回调函数 (sample.m － testocx.m的回调函数 sample.m － testocx.m的回调函数 )

说明：  (1)按残差方差定阶，(2) AIC准则，(3)按残差白色定阶，(4)零点—极点消去检验定阶，(5)利用行列式比定阶，(6)利用Hankel矩阵定阶。课件为学习系统模型定阶的方法，希望对大家有用。((1) the residual variance given order, (2) the AIC criteria, (3) order determination of residual white, (4) Zero- Pole to eliminate test order determination, (5) use of a determinant than the fixed-order, (6)Hankel matrix order determination. Courseware for learning the method of the system model order and the hope that useful.)

图像中的直线检测程序，可以检测图像中的直线，可以设置参数，支持(The linear image detection procedure can detect the linear image, you can set parameters, to support)

利用GA來模擬鳥群尋找食物的行為，方法就是找尋距離食物最近的鳥之周圍區域及根據自己本身飛行的經驗判斷食物的所在(The use of GA to simulate the behavior of the flock in search of food, the methodology is to find the nearest bird food from around the region and according to their own experience of flying to judge the location of food)

详细介绍了PID和模糊控制 专家控制 模糊自整定控制的原理和仿真(Details of the PID and fuzzy control fuzzy self-tuning expert control theory and simulation control)

由于通常的通信信道的冲激响应的稀疏性，使得NLMS算法的收敛速度还有待提高。所以，近年来，有学者提出了成比例的归一化的均方误差算法(PNLMS)。PNLMS在自适应过程的开始阶段有着很快的收敛的速度，但是迭代过程越往后，收敛速度越慢。于是，众多学者提出了许多的改进算法。本程序是通过matlab仿真对近年来流行的PNLMS,IPNLMS,MPNLMS等算法进行的仿真程序(As usual communication channel impulse response sparse, making the convergence rate of NLMS algorithm to be improved. Therefore, in recent years, some scholars have proposed a proportional to the normalized mean square error algorithm (PNLMS). PNLMS the beginning of the adaptive process has a fast convergence speed, but the more backward iterative process, convergence slower. Thus, many scholars have made many improvements in algorithms. Matlab simulation of this program is popular in recent years PNLMS, IPNLMS, MPNLMS other algorithms of the simulation program)

风电叶片设计，利用Glauert公式计算诱导因子a，b(Glauert formula to calculate the induced factor a and b)

说明：  matlab 中 基于avi视频的人脸检测(avi video matlab-based Face Detection)

聚类算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。 4，这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感，但计算量显然要比K均值要大，一般只适合小数据量。 这里是MAtlab源代码。(err)

对lena图嵌入的水印进行提取 LSB方法 水印图像被分解嵌入 提取各部分块儿后进行重建 可以运行 有一定参考价值 (Figure of lena LSB embedded watermark extraction method to extract the watermark embedded image is broken down pieces of the various parts of the reconstruction can be run after a certain reference value)