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图像处理：用MATLAB实现的维纳滤波、约束最小二乘，Lucy-Richardson迭代和盲去卷积算法，并带有GUI。(ImageDeblurring:Implement deconvwnr, deconvreg, deconvlucy, deconvblind with MATLAB, GUI appended.)

说明：  一个简单的计算器gui界面，实现加减乘除和三角函数计算。(A simple calculator GUI interface to realize addition, subtraction, multiplication and division and trigonometric function calculation.)

这是在MATLAB下写的一段程序是个时钟动画,很有意思,可以从中领悟如何在MATLAB下来编写程序(This is in the Writing section of MATLAB procedures under the clock are animation, very interesting, can understand how to down MATLAB programming)

说明：  G。729算法MATLAB解码实现，用于对音频信号的仿真(G729decoder)

Grossman气动力，可用于获取Volterra级数一阶核的特征系统辨识的输入输出仿真。(Grossman aerodynamics can be used to obtain a first-order Volterra series features core simulation input and output system identification.)

S4VM 对传统的S3VM 进行了改进。传统的S3VM 基于低密度假设，它试图找到一个低密度的分界线， 也就是更倾向于决策边界穿过特征空间的低密度区域。S4VM 和S3VM 的不同点在于，S3VM 试图把注意力 集中在一个最优的低密度分界线上，而S4VM 则同时关注多个可能的低密度分界线。之所以这样做，是因为 给定一些有标记的点和大量未标记的点，可能存在着不止一个“间隔”较大的低密度分界线（如图2 ），基于 有限的标记样本，很难决定哪个是最好的。虽然这些低密度分界线都与有限的标记样本吻合，但它们之间差 异很大，因此如果选择错了，会有一个很大的损失，导致性能下降。所以S4VM 试图考虑所有可能的低密度 分界线。 (Over the past decade, many improved versions are proposed to solve every different specific problem of semi-supervised support vector machines, for example: to the inefficiency issue, meanS3VM is introduced to performance degenerate problem, S4VM is proposed)

说明：  2019年第16届华为杯数学建模F题第三问的代码(Code for the third question of mathematical modeling F of the 16th Huawei cup in 2019)

说明：  asynchronous motor model sumilnk

对微波基础理论的Matlab仿真。对于微波初学者有借鉴作用。(based on microwave theory of Matlab. Microwave for a beginner lessons.)

SPWD - smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribuition