路径规划

Newton-Raphson算法 介绍 在科学计算和财经工程领域，许多数值算法都是通用的（至少在理论上是），可广泛地用于解决一类问题。一个大家熟悉的例子就是Newton-Raphson例程，它可用来寻找方程 f(x)=0的数值解。标准的数学表达式f(x)表示f是变量x的函数，其通常的表达形式为f(x,a,b,...)=0，f被定义为多于一个变量的函数。在这种情况下，Newton-Raphson算法试图把x以外的变量固定并作为参数，而寻找关于变量x的数值解。 由于Newton-Raphson算法需要知道被求解函数的确切表达，其传统实现方法是直接将代码嵌入到客户应用程序中。这就使得算法的实现代码经过针对不同被求解函数的少量修改后在客户程序中反复出现。 同许多其它数学例程一样，Newton-Raphson算法的具体实现是应该与特定用户无关的。并且，重复编码在任何情况下都应该尽量避免。我们很自然地会想到把该类例程作为库函数来实现，以使客户程序可以直接调用它们。但是，这种实现方式必然会涉及到如何将用户自定义函数（Newton-Raphson 例程需要调用该函数）封装成可以作为参数传递的形式。 (err)

matlab教程，包含编程实例讲解详细，pdf格式的。(Matlab tutorial, including programming examples to explain in detail, PDF format.)

有关心电基本参数算法的算法实现，分别用C语言和Matlab语言(youguan xin dian ji ben canshu de suanfa shixian fen bie yong C and Matlab )

Hex evaluation and calculator with logical and arithmetic operators(Hex evaluation and calculator with logica l and arithmetic operators)

synchronous identification algorithm

START RAT远控源码START RAT远控源码START RAT远控源码START RAT(START START RAT RAT far point source code remote control the source code START START RAT RAT far point source code)

粒子群优化算法完成的毕业设计，包括matlab源代码+实验数据截图+粒子群优化算法的详细介绍(PSO complete graduation design, including experimental data matlab source code+ screenshot+ PSO algorithm details)

发送端采用严格的开根号升余弦滤波器，而发送端采用进行过量化处理的开根号升余弦滤波器，仿真量化处理对系统性能的影响(Sender strict roots and raised cosine filter, while the sender had used for the quantification of the roots and raised cosine filter, simulation, quantification of the impact on system performance)

Matlab Kalman filter

1．本程序演示的是用简单遗传算法随机一个种群，然后根据所给的交叉率，变异率，世代数计算最大适应度所在的代数 2．演示程序以用户和计算机的对话方式执行，即在计算机终端上显示“提示信息”之后，由用户在键盘上输入演示程序中规定的命令；相应的输入数据和运算结果显示在其后。 3．测试数据 输入初始变量后用y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值 (1. This program demonstrates a simple genetic algorithm is a random population, then according to the crossover rate and mutation rate, fitness for calculating the maximum number of generations in which algebra 2. Demo program to computer users and the implementation of dialogue, that is displayed on a computer terminal " message" after the keyboard input by the user specified in the order demo program the corresponding input data and results in a subsequent operation. 3. Test data input with the initial variables y = 100* (x1* x1-x2)* (x1* x2-x2)+ (1-x1)* (1-x1) where-2.048 < = x1, x2 < = 2.048 ask for the maximum fitness function is the function of the maximum fitness)