facerec_PCA

大连理工大学钟万颉教授的精细积分法。the pim from dalian university of science and technology.

这是matlab课本的对应的习题解答 用于学习和交流只用 请勿用做非法用途(this is the answer of some question in the book matlab,only for study and communication )

有m台不同的机器，n个不同的工件。每个工件有多道工序，每道工序由指定的机器在固定的时间内完成。一道工序一旦开始处理，就不能中断。每台机器一次只能处理一道工序。一个调度就是决定每台机器上工序的处理顺序，使得机器完成所有工件的时间最短。具体的，该问题就是要求在满足（1）、（2）两个约束条件的前提下，确定每台机器上工序的顺序，使加工的时间跨度（从开始加工到全部工件都加工完所需要的时间）达到最小。其中，（1）表示工件约束条件：对每个工件而言，机器对它的加工路线是事先确定的；（2）表示机器约束条件：对每台机器而言，一次只能对一道工序进行加工。()

说明：  On empirical mode decomposition and its algorithms.pdf

Method Lax_Friedrichs for equation of advection 1d in Matlab

cdma matlab code full one

normal equalizer by a beginner

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.)

本程序是有关泊松过程的模拟、检验及参数估计(This procedure is related to Poisson process of simulation, test and parameter estimation)

说明：  里面有不少MATLAB学习课件,对新手很有帮助。(there are many study matiarial)