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matlab入门应用例程，n多入门程序和注解，非常棒！欢迎指教！(Introduction to the application of matlab routines, n many entry procedures and comment, great! Welcome the advice!)

对多元函数动态描述pso算法，可以根据此代码，只要稍微改动，就可以用于其他程序（matlab7.0以上版本）(Dynamic description of multi-function pso algorithm, based on this code, as long as a slight change, it can be used for other procedures (matlab7.0 above))

一个计算均匀圆阵角度估计模糊集的程序。通过计算阵列流形的弧长参数，求得阵列的模糊生成集。(A calculation of the angle estimation with uniform circular arrays ambiguity set procedures. Array manifold by calculating the arc length parameter, obtained an array of ambiguity generating set.)

说明：  matlab输入账号和密码进行登陆，使用guide进行设计，包含fig文件和m文件(matlab log in)

empirical formula with kaiser clc clear all fs=1000 fc=250 df=50 r=0.001 f=fc/fs dw=2*pi*(df/fs) a=-20*log(r) n=floor(((a-8)/(2.285*dw))+1) if a>50 b=0.1102*(a-8.7) elseif a>=21 && a<=50 b=0.5842*((a-21)^0.4)+0.07886*(a-21) elseif a<21 b=0.0 end w=kaiser(n,b) for i=1:n if i~=(n-1)/2 hd(i)= (2*f*sin((i-((n-1)/2))*2*pi*f))/((i-((n-1)/2))*2*pi*f) elseif i==(n-1)/2 hd(i)=2*f end end for j=1:n h(j)=w(j)*hd(j) end subplot(3,1,1), plot(w) subplot(3,1,2), plot(h) subplot(3,1,3), plot(h,n)

基于matlab中卡尔曼滤波在目标跟踪上的源程序(Matlab-based target tracking Kalman filter on the source)

本文基于BP神经网络应用于预测的原理，提出预测步骤及预测可行性，探讨建立基于BP神经网络的预测模型的关键技术，包括样本的选取与预处理、输入输出变量的选取、隐层节点数的确定、初始权值和阈值的选取、激活函数、训练算法与参数的选取，最后建立合理的网络模型；结合住宅市场的实际情况，建立两类BP 神经网络预测模型：基于时间序列的趋势预测模型以及基于影响因素的回归预测模型，即分别采用神经网络趋势预测和回归预测的思路，把住宅市场的供给、需求与房价的历年数据以及其影响因素的数据分别作为学习样本，建立预测模型，进行预测。(Real estate development risk prediction )

shows how signals work in plots complex signal A*(sin(w)+cos(w))

tutorial on fuzzy logic

用主程序分析法和Matlab编程，对数据进行综合处理，对全国大学生数学建模的参赛者帮助很大(Main program for the analysis of mathematical modeling, mathematical modeling of the National University of great help participants)