MATLAB实现ARQ

烟花优化算法(matlab版)

讲解matlab里最优化案例20例,其中有函数求解,规划问题,投资问题,最佳定位问题等.

透过玻璃拍摄的照片往往有镜面反射，本程序可以实现消除拍摄图片不必要的镜面反射，简单高效

%% input% h: Impulse response% n: Degree of freedoms(Only if structural system)% r: number of rows% s: number of columns%% output% A: State Matrix, 2n*2n. n is DOFs, 2*n is the number of state variables% B: Input Matrix, 2n*p. p is the number of input% G: Output Matrix, q*2n. q is the number of output

单相全桥Z源逆变器，带闭环控制，电压电流波形效果较好，欢迎交流学习。

BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类

卡尔曼滤波 粒子滤波等等 【源码目录】 bachelor-project-master ├── KalmanFilter │   ├── kf_initialization.m │   ├── kf_params.m │   ├── kf_plots.m │   ├── kf_prediction.m │   └── kf_update.m ├── LICENSE ├── Multilateration │   ├── lateration_murphyHerman.m │   ├── lateration_paulaAnaJose.m │   ├── lateration_plot.m │   └── lateration_weightedMurphyHerman.m ├── ParticleFilter │   ├── R2d.m │   ├── initialise_particles.m │   ├── motion_model.m │   ├── observation_model.m │   ├── plot_particles.m │   └── resampling.m ├── README.md ├── SignalModel │   ├── inv_path_loss_model.m │   └── path_loss_model.m ├── build_map.m ├── common.m ├── kf_main.m ├── lateration_main.m ├── osm │   ├── LICENSE │   ├── README.md │   ├── assign_from_parsed.m │   ├── debug_openstreetmap.m │   ├── dependencies │   │   ├── gaimc │   │   │   ├── dijkstra.m │   │   │   └── sparse_to_csr.m │   │   ├── hold │   │   │   ├── restorehold.m │   │   │   └── takehold.m │   │   ├── lat_lon_proportions │   │   │   └── lat_lon_proportions.m │   │   ├── plotmd │   │   │   └── plotmd.m │   │   ├── textmd │   │   │   └── textmd.m │   │   ├── xml2struct │   │   │   └── xml2struct_fex28518.m │   │   └── xml2struct.m │   ├── extract_connectivity.m │   ├── extract_sensors.m │   ├── get_unique_node_xy.m │   ├── get_way_tag_key.m │   ├── load_osm_xml.m │   ├── main_mapping.m │   ├── parse_openstreetmap.m │   ├── parse_osm.m │   ├── plot_nodes.m │   ├── plot_road_network.m │   ├── plot_route.m │   ├── plot_way.m │   ├── route_planner.m │   ├── show_map.m │   └── usage_example.m ├── pf_main.m ├── standalone │   ├── KalmanFilter │   │   ├── KF1D.m │   │   └── KF2D.m │   ├── Lateration │   │   ├── MurphyHerman.m │   │   ├── PaulaAnaJose_v1.m │   │   ├── PaulaAnaJose_v2.m │   │   ├── Trilateration.m │   │   ├── WeightedMultilaterationLLS.m │   │   └── WeightedMurphyHerman.m │   ├── ParticleFilter │   │   ├── particle_filter_sd_2d.m │   │   └── particle_filter_student_dave_basic_ex1.m │   └── misc │       ├── NearestNeighbor.m │       ├── ProjectPointOnSegment.m │       └── WeightedMultilaterationLLS.m └── utils     ├── R2d.m     ├── cart2geo.m     ├── convert2Cartesian.m     └── geo2cart.m 18 directories, 69 files

应用四阶四级龙格库塔法求解常微分方程的数值解

【实例简介】

麻雀搜索算法是 2020 年由薛建凯提出，是一种新型群智能优化算法。麻雀搜索算法是受到生物界麻雀捕食和反捕食行为的启发而提出的。模型里有发现者，跟随者，警戒者等概念。算法中也有体现。