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最短路这个说明倒不是说明函数的功能，只是声明一下函数中出现的问题。 shortest()函数没有问题，在secshortest中我希望只得到一条次短路（或几条roadcost()值相同的次短路），结果却出来好几条，我仔细检查了一下程序，应该没有什么问题。 因此在使用时，要得到次短路，只能用roadcost()函数分别求一下各条路的权重和，找到最小的。 有些奇怪 (short path)

一本很经典的学习等离子体的书，作者：FF陈(A classic study of plasma was written by: FF Chen)

matlab GUI 中一些简单控件的创建，有需要的可以看一下！(some examples about matlab GUI uicontrol!)

用粒子群算法求函数最大值，可直接运得的，还可继续改进的(pso arithmetic )

粒子滤波程序，含EKF UKF与PF的对比程序，很详细(EKF UKF matlab simulation program, including a comparison program, in great detail, with reference to the PF)

控制一个通风烤箱的温度，热量由热电阻产生，由功率产生的电压控制。(Control a ventilation oven temperature, heat generated by the thermal resistance, the power generated by the voltage control.)

MATLAB数值分析与应用（第2版）的实验代码(MATLAB Numerical Analysis and Applications (2nd Edition) experimental code)

FDTD一维电磁波传播的matlab程序，输入的波为连续电磁波(FDTD matlab one-dimensional electromagnetic wave propagation process, a continuous electromagnetic wave input)

数字语音是信号的一种，我们处理数字语音信号，也就是对一种信号的处理，那信号是什么呢？ 信号是传递信息的函数。离散时间信号——序列——可以用图形来表示。 按信号特点的不同，信号可表示成一个或几个独立变量的函数。例如，图像信号就是空间位置（二元变量）的亮度函数。一维变量可以是时间，也可以是其他参量，习惯上将其看成时间。 (Digital Voice is a signal that we deal with digital voice signal, that is, the processing of a signal, that signal what is it? Signal is a function of transmitting information. Discrete-time signal- sequence- can be used to indicate the graphics. According to the different signal characteristics, signal or can be expressed as a function of several independent variables. For example, the image signal is the spatial location (binary variables) of the brightness function. Variables can be one-dimensional time and other parameters can be, habits will be time to treat it as a.)

病态线性方程组的计算题，涉及Gauss消元法、雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法、最速下降法和共轭梯度法。每一个方法，都编写一个m文件，封装成函数的形式。然后通过总的HilbLineEquSet.m文件来调用执行，画出误差曲线图，得到运行结果。总的Matlab程序流程，如下所示： 病态方程组的计算包括：HilbLineEquSet.m、gauss.m、jacobi.m、gauss_seidel.m、fastest_descend.m和conjugated_grad.m六个文件。 程序执行结果包括：求解结果、迭代次数、迭代误差数据、误差曲线图等。(Morbid Linear Equations calculation problems involving Gauss elimination method, Jacobi s iterative method, Gauss- Seidel iterative method, steepest descent method and conjugate gradient method. Each method, all the preparation of an m file, packaged in the form of a function. Then the total HilbLineEquSet.m file to invoke the implementation of draw error curve, to be running results. General Matlab program flow, as follows: the calculation of morbid equations include: HilbLineEquSet.m, gauss.m, jacobi.m, gauss_seidel.m, fastest_descend.m and conjugated_grad.m six documents. Procedures for )