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预测控制的两个实例，用M语言编写，希望对学习预测控制的人有多帮助(Two examples of predictive control, the M language, in the hope that people learn how predictive control to help)

对语音信号假入宽带高斯白噪声并用小波降噪(add white noise to signal and decrease it with wavelet)

几种图像处理源码 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0308：图像的自适应魏纳滤波 P0309：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 P0310：图像的高通滤波和掩模处理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理 (err)

说明：  下面的程序是求多项式y=x^6-10x^5-26x^4+344x^3+193x^2-1846x-1680在区间[-8,8]的最小值，误差不超过0.001。对于这个复杂的多项式，可先用matlab绘制函数的大概曲线，确认函数的最小值大概处于[-8,8]之间，再用本程序求出精确解。 (The following procedure is a polynomial y = x ^ 6-10x ^ 5-26x ^ 4+344 x ^ 3+193 x ^ 2-1846x-1680 in the interval [-8,8] of the minimum error is not more than 0.001. This is a complex polynomial, can first draw function with matlab about curves, to confirm the function of the minimum are probably in [-8,8] range, and then find the exact solution of this program.)

随机子空间算法，可代入数据进行模态参数识别(Subspace algorithm, modal parameter identification)

说明：  粒子群优化算法pso优化支持向量机svm(Particle swarm optimization algorithm pso optimization support vector machine svm)

state space model of system sampling time

wind speed prediction using ANN with input data

非常好的向前和向后插值两种方法：用matlab实现最近邻域插值旋转程序(very good ，ifyou want please loadown)

对CDMA无线通信信道进行matlab代码仿真。(Carried on the CDMA channel matlab code simulation)