MABLBA-Mathematics-Handbook

这是关于turbo码的编译码的仿真程序,并附有仿真图(This is a turbo code codec on the simulation program, together with the simulation of Figure)

matlab中文帮助文档 导言 - 描述MATLAB系统的组成。 开发环境- 介绍MATLAB的开发环境，包括有关工具和MATLAB桌面的信息。 矩阵操作- 介绍如何用MATLAB生成矩阵以及用矩阵进行数学运算。 作图- 介绍MATLAB的作图能力，包括有关作图数据，给图表加注释，以及图像的使用。 用MATLAB编程 - 描述如何用MATLAB语言编写手稿和函数,以及利用数据结构，例如单元数组和多元数组。 (matlab help)

基于matlab的维纳滤波器 带注释 (Wiener filter based on annotated matlab)

基于matlab的模糊PID仿真，可以实现对控制器参数的整定。(Matlab-based simulation of the fuzzy PID can be achieved on the controller tuning parameters.)

标准的遗传算法优化最小二乘支持向量机，能很好的实现参数寻优功能(Standard genetic algorithm optimization least squares support vector machines, can achieve good functional parameter optimization)

利用ＤＣＴ变换给图像插入水印信息，配有详细步骤说明( Use of DCT insert watermark to the image, with a detailed description of the steps)

通信工程专业的研究生学位课 随即信号处理课程实验 有关滤波器的设计 有源码(Communication Engineering graduate degree course immediately signal processing course experiment about filter design with source code)

模糊熵，　为解决从信号中提取故障特征难的问题, 介绍了一种新的信号故障特征提取方法—— 多尺度熵( multi-scale entro py, 简称MSE) , 并将样本熵和多尺度熵分别应用于转子故障信号复杂性的度量, 以提取故障特征。试验数据 分析表明, 与样本熵相比, 多尺度熵更能有效地实现转子故障类型的诊断。(A new rolling bearing fault diagnosis approach based onmultiscale permutation entropy (MPE), Laplacian score (LS), and support vector machines (SVMs) is proposed in this paper. Permutation entropy (PE) was recently proposed and defined to measure the randomicity and detect dynamical changes of time series.)

说明：  三电平SVG仿真模型，运行于simulink环境下，采用dq控制策略(Three-level SVG simulation model, running in simulink environment, using dq control strategy)

本演示实现了主动轮廓模型由Kass等人提出。 要运行它的图形用户界面 1。基于MATLAB型引导提示。 2。关于“到现有的图形用户界面，点击” 3。选择在与本文件相同的目录snk.fig文件 4。按一下上方的绿色箭头启动图形界面 一旦GUI已经启动，您可以通过使用蛇 1。点击“新形象”，并加载输入图像。提供的样品图像。 2。平滑参数设置“西格玛”或保留其默认值并点击“过滤器”。这将平滑图像。 3。只要你点击“过滤器”，头发会出现交叉，用他们和你左击鼠标，您可以选择在图像上的初始轮廓的位置。会出现一个红色圆圈到处您单击并在多数情况下，你应该单击对象周围的一切你想要的部分。最后一点，必须挑选使用右键单击，以阻止更多的积分为MATLAB的要求。 4。设置各种蛇参数（在能源方面的相对权重的蛇目标函数）或离开它们的默认值，然后按一下他们“迭代”按钮。蛇会出现和移动，因为它收敛到它的低能量状态。(This demo implements the Active Contour Models as proposed by Kass et al. To run it with GUI 1. Type guide on the matlab prompt. 2. Click on "Go to Existing GUI" 3. Select the snk.fig file in the same directory as this file 4. Click the green arrow at the top to launch the GUI Once the GUI has been launched, you can use snakes by 1. Click on "New Image" and load an input image. Samples image are provided. 2. Set the smoothing parameter "sigma" or leave it at its default value and click "Filter". This will smooth the image. 3. As soon as you click "Filter", cross hairs would appear and using them and left click of you mouse you can pick initial contour location on the image. A red circle would appear everywhere you click and in most cases you should click all the way around the object you want to segment. The last point must be picked using a right-click in order to stop matlab for asking for more points. 4. Set the various snake paramete)