Imagespatialfiltering

说明：  关于matlab和RS方面的文献，对于做遥感应用很有益，比较好。(Matlab and RS on the literature, for remote sensing applications is very useful to do, better.)

说明：  遗传算法 用MATLAB实现遗传算法程序(genetic algorithm)

calculate the median freqency of sEMG with wavelet method

一种基于稀疏变量的欠定盲分离算法，很好用，大家试一下。(Underdetermined blind separation algorithm based on sparse variables)

使用matlab编写的排队算法，队列长度为m(Queuing algorithm, using matlab queue length m)

基于风谱的谐波叠加法的代码生成随机风速时程曲线(Time curve generates a random code based wind velocity spectrum harmonic superposition method)

说明：  一个很实用的Matlab教程，Word文档格式，看了以后很容易入门。(A very practical Matlab Tutorial, Word document format, easily read after entry.)

SVM multi class 1 to all classifier matlab code

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.)

数字信号处理的各种算法的c语言代码实现。 格式是pdg的。(digital signal processing algorithms in C language code to achieve. The format is pdg.)