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汉明码的编码与译码的简单小程序，大家可以借鉴，希望大家喜欢。(Hamming code for encoding and decoding of simple small program, we can learn from, hope you like.)

matlab vehicle dynamics programe软件编写汽车动力性相关程序(matlab vehicle dynamics programe)

[ebook] DSP - Introduction to Signal Processing (code in C & MatLab)

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基于混沌迭代式的改进鱼群算法用于对非线性函数寻优(an improved Artificial Fish-swarm Algorithm on optimization for unlinear function )

kalman滤波程序，里面包含kalman的讲解及程序实现，对初学者比较有帮助。(a program of kalman )

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.)

K-Nearest neighbour algorithm(K- Nearest neighbor algorithm)

PSO标准算法，最终输出结果，但是无图输出(PSO standard algorithm, and finally output results, but no PIC output)

一，二，三次拟合，并得到R方的检验。输入任何矩阵，得出险要的值。(One, two, three fitting and get R-square test. Enter any matrix derived advantageous values.)