1D_-convection_diffusion_code

LDPC码的编解码Matlab仿真 希望对大家有用(LDPC codes codec Matlab simulation hope useful for everyone)

说明：  图像处理：显示，直方图，尺寸变换，付式变换，滤波，输出图像(Image Processing: Display, Histogram, size change, pay-type transform, filter, output image)

“数字信号处理教程：MATLAB释义与实现程序 ”一书中的程序集(the code of Digital Signal Processing Tutorial: MATLAB interpretation and implementation of the program, dictionaries assembly )

exercices of FEM with matlab

100个matlab画图源程序,对你一定有用。(100 matlab drawing source, you must.)

对二值图像进行5*5邻域平均，再添加椒盐噪声，最后进行中值滤波处理(For binary image 5* 5 neighborhood average, add salt and pepper noise, median filtering processing in the end)

好几个关于随机振动，结构动力学方面求解的算法，包括PSD法，PEM法，模态空间法，虚拟激励法等算法的基础程序(Several algorithms for solving random vibration and structural dynamics, including PSD method, PEM method, modal space method and virtual excitation method, are introduced.)

测试可以跑，根据自己情况修改下函数即可. NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个（原文献说最好与参考点个数相同）个体的初始种群，其中 N 是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代，算法在当前种群 Pt的基础上，通过随机选择，模拟两点交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此，两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为了从种群 Rt中选择最好的 N 个解进入下一代，首先利用基于Pareto支配的非支配排序将 Rt分为若干不同的非支配层（F1，F2等等）。然后，算法构建一个新的种群St，构建方法是从 F1开始，逐次将各非支配层的解加入到 St，直至 St的大小等于 N，或首次大于 N。假设最后可以接受的非支配层是 L层，那么在 L+ 1 层以及之后的那些解就被丢弃掉了，且 St FL中的解已经确定被选择作为 Pt+1中的解。Pt+1中余下的个体需要从 FL中选取，选择的依据是要使种群在目标空间中具有理想的多样性。(The test can run and modify the function according to its own situation. NSGA-III first defines a set of reference points. Then the initial population containing N individuals (preferably the same number of reference points as the original literature) was randomly generated, where N was the size of the population. Next, the algorithm is iterated until the termination condition is satisfied. On the basis of current population Pt, the algorithm simulates two-point crossover (SBX) and polynomial mutation to produce offspring population Qt by random selection.)

说明：  hopfield网中的 模拟退火求解tsp问题 (simulated annealing for TSP Problem)

说明：   目标跟踪，用matlab可以直接实现的算法( target tracking matlab)