基于DCP图像去雾实例

【实例简介】利用非序贯蒙特卡洛法实现含风电的发电系统可靠性评估

function [RT,R,wg,h]=longbeige(fun,a,b,wucha,m)%RT是龙贝格积分表%R是数值积分值%wg是误差估计%h是最小步长%fun是被积函数%a b是积分上下限%m是龙贝格积分表中行最大数目%wucha是两次相邻迭代值的绝对误差【核心代码】

【实例简介】一个Matlab / Octave工具箱，用于设计，模拟和分析光通信系统。 开源，快速，用户友好和可自定义，它包括用于调制格式生成，性能估计，光纤传播的尖端解决方案。

1998年，Norden E. Huang（黄锷：中国台湾海洋学家）等人提出了经验模态分解方法，并引入了Hilbert谱的概念和Hilbert谱分析的方法，美国国家航空和宇航局（NASA）将这一方法命名为Hilbert-Huang Transform，简称HHT，即希尔伯特-黄变换。

1-D信号压缩传感的实现(正交匹配追踪法Orthogonal Matching Pursuit)  % 测量数M>=K*log(N/K),K是稀疏度,N信号长度,可以近乎完全重构

采用蚁群算法求取TSP问题 1基本原理： 本质上也是一种概率算法，通过大概率收敛到最佳值，和其他的智能算法很相似。蚁群分泌的信息素存在正反馈，使得较佳的解具有大概率被选到，当全局都选用较佳的解，变可以得到整体的最优解。 2几个关键点：  1）概率选择：受信息素浓度和启发函数影响，启发函数为距离的倒数   2）信息素挥发：考虑到信息素随时间的挥发，加入挥发因子  3程序设计步骤：  1）初始化各个参数：包括各点的距离，信息素的初始浓度，蚂蚁数量，信息素挥发因子，信息素和启发函数的重要度因子，启发函数，最大迭代次数，路径记录表等等 2）迭代：对每个蚂蚁随机制定初始值，再根据概率选择，选择出每只蚂蚁的路径，确定每只蚂蚁的路径总长度，以及蚁群的最佳路径长度和平均长度，并对信息素进行更新。   3）展示：展示出最佳路径，以及最佳路径对迭代的变化图  4Matlab代码 程序说明：采用蚁群算法求取TSP问题，共有34个城市，从txt文件加载数据： 运行结果：

用于求取时间序列的排列熵

【实例简介】Optical Fiber Communication Systems with MATLAB书籍的配套代码

关键帧提取

【实例简介】