Matlab

Hann,Hamming,Blackman-Harris加窗波束形成方法的波束方向图比较。(Comparing of Hann,Hamming,Blackman-Harris weighting beamforming.)

using the magic time-step in 1D FDTD grid, implement a total-field/scattered-field wave-source.

Retinal Blood vessel extraction using Matlab by morphological processing

是我见过讲的最详细的关于稀疏信号的书，讲解了稀疏分解，以及书后的程序都是很好用的(Ive seen talking about the most detailed book about the sparse signal, explained the sparse decomposition, and program books are well used after)

i want to download some codes. plz help me

This program simulates the minimization of a simple function with the simple coordinate search method.(Simple coordinate search algorithm)

说明：  ｍａｔｌａｂ程序，用于计算时间序列中的自适应问题可以进行预测(Matlab procedures used in the calculation of time-series of adaptive problems can be predicted)

任务： 1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线（参考PPT2.1第17页的两幅图）； 2） 写出最陡下降法以及LMS算法的计算公式（取 ）； 3） 用MATLAB产生方差为0.05, 均值为0白噪音S(n)，并画出某次采样得到的波形（即产生任意一个噪声随机序列）； 4） 根据 2）中的公式，并利用 3）中产生的S(n)，在 1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法以及LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线（参考PPT2.1第17页的右下图的曲线1和曲线2）。 5）用MATLAB计算并画出LMS法时 随时间n的变化曲线（对应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形； 注意：某一次实现的结果并不能从统计的角度反映实验的结果 的正确性，为得到具有统计特性的实验结果，可用足够多次的 实验结果的平均值作为实验的结果。用MATLAB计算并画出 采用LMS法时，J(n)的100次实验结果的平均值随时间n的变 化曲线（即 生成随机噪声信号并计算结果，重复执行100次， 求平均结果）。 6）在 1）中的误差性能曲面的等值曲线上，叠加画出采用LMS法得到的100次实验中的H(n)的平均值的轨迹曲线； (Task: 1 ) Draw with MATLAB error performance surface and surface contour error performance curve ( refer PPT2.1 two chart on page 17 ) 2 ) Write the steepest descent method and the LMS algorithm formula ( take ) 3 ) Using MATLAB to generate variance of 0.05 with a mean of 0 white noise S (n), and draw a particular sampling waveform ( ie, any noise generated random sequence ) 4 ) based on 2 ) of the formula , and use 3 ) generated in S (n), in a ) the error performance curves superimposed on the surface contour plot using the steepest descent method and the LMS method when H (n) the iterative process in the trajectory curve ( refer PPT2.1 page 17 bottom right of the curves 1 and 2 ) . 5 ) using MATLAB LMS method is used calculate and draw the curve with time n (corresponding to S (n) of a first implementation of a ) and e (n) waveform Note : in a first implementation of the results are not reflected from a statistical point of view of accuracy of the experimental results ,)

主要是应用pso工具箱来优化函数griewank，实现粒子群对函数的测试(Mainly applications pso toolbox to optimize function griewank, and particle swarm function test)

基于新型群智能算法-鸽群算法的图像配准程序。(a novel swarm intelligent optimization algorithm- pigeon inspired optimization for the image registration.)