GIH_v1

source code matlab for image by using imageprocessing

均匀直线阵列方向图ULA，适合初学自适应信号处理的朋友(for beginners about array signal processing)

一个可以画四个纵坐标的Matlab程序，包括一个测试文件(One can draw four vertical coordinates of the Matlab procedures, including a test file)

采用前推回代法计算配电网潮流的程序，同时给出了IEEE33节点的算例(Using forward and backward substitution method to calculate distribution power flow program, and gives examples of nodes IEEE33)

黄金分割法求最小值，验证通过。可以在指定区间内，求得最小值(Golden section method for the minimum, verified by. Be within the specified range, the minimum value is obtained)

to make a simulation of motors

采用VC2005 与Matcom混合编成 实现数据的读取和数据显示 对于学习VC和matlab的研究人员有一定参考价值(Compiled with VC2005 mixed Matcom using data read and data for the study, researchers VC and matlab has some reference value)

运行多径衰落信道，可以通过MATLAB仿真出来的程勋(Running multipath fading channels)

为sinudoidal模型的AIC阶估计.AIC信息准则即Akaike information criterion，是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，又由于它为日本统计学家赤池弘次创立和发展的，因此又称赤池信息量准则。它建立在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。 在一般的情况下，AIC可以表示为： AIC=2k-2ln(L) 其中：k是参数的数量，L是似然函数。 假设条件是模型的误差服从独立正态分布。 让n为观察数，RSS为剩余平方和，那么AIC变为： AIC=2k+nln(RSS/n) 增加自由参数的数目提高了拟合的优良性，AIC鼓励数据拟合的优良性但是尽量避免出现过度拟合(Overfitting)的情况。所以优先考虑的模型应是AIC值最小的那一个。赤池信息准则的方法是寻找可以最好地解释数据但包含最少自由参数的模型。(AIC order estimation for sinudoidal model)

基于梯度的亚像素配准算法的Matlab程序 (Gradient-based sub-pixel registration algorithm Matlab procedures)