滚动轴承动力学建模

SIFT图像特征提取.zip

差分进化算法(DE.m)

DC-DC BUCK电路，用Type3控制方式

  MATLAB 实现直流恒功率负载【实例图】  【核心代码】

【实例简介】COMSOL Multiphysics 提供了和MATLAB联合仿真的接口 livelink for MATLAB，利用该接口可以实现多参数，多步骤的批量仿真优化。

多输出支持向量回归 对于一般的回归问题，给定训练样本D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€R,我们希望学习到一个f（x）使得其与y尽可能的接近，w，b是待确定的参数。在这个模型中，只有当f(x)与y完全相同时，损失才为零，而支持向量回归假设我们能容忍的f(x)与y之间最多有ε的偏差，当且仅当f(x)与y的差别绝对值大于ε时，才计算损失，此时相当于以f(x)为中心，构建一个宽度为2ε的间隔带，若训练样本落入此间隔带，则认为是被预测正确的。（间隔带两侧的松弛程度可有所不同） ------

本设计为基于MATLAB的指纹识别系统。本设计系统主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。 图像预处理包括四个步骤：图像灰度化、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理； 特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。

【实例简介】Multi-Sensor Data Fusion with MATLAB一书的配套例程

【实例简介】

【实例简介】机器学习中的多示例包层次SVM分类算法 【核心代码】Bag_KI_SVM.m KI-SVM ├── Bag KI-SVM │   ├── Bag_KISVM_prediction.m │   ├── Bag_KI_SVM.m │   ├── Find_y.m │   ├── Find_y_linear.m │   ├── Max_Violated_y_set.m │   ├── Readme.htm │   ├── celltomatrix.m │   ├── genIndex.m │   └── normalization_gaussian.m ├── Instance KI-SVM │   ├── Find_y.m │   ├── Find_y_linear.m │   ├── Inst_KISVM_prediction.m │   ├── Inst_KI_SVM.m │   ├── Max_Violated_y_set.m │   ├── Readme.htm │   ├── celltomatrix.m │   ├── genIndex.m │   └── normalization_gaussian.m ├── experiments.m ├── experiments_KISVM_musk1.m ├── libsvm-mat-2.88-MI-svm │   ├── COPYRIGHT │   ├── Makefile │   ├── README │   ├── doc.txt │   ├── heart_scale.mat │   ├── make.asv │   ├── make.m │   ├── read_sparse.c │   ├── read_sparse.mexw32 │   ├── read_sparse.mexw64 │   ├── svm.cpp │   ├── svm.cpp.bak │   ├── svm.h │   ├── svm.h.bak │   ├── svm.obj │   ├── svm_model_matlab.c │   ├── svm_model_matlab.c.bak │   ├── svm_model_matlab.h │   ├── svm_model_matlab.obj │   ├── svmpredict.c │   ├── svmpredict.mexw32 │   ├── svmpredict.mexw64 │   ├── svmtrain.c │   ├── svmtrain.c.bak │   ├── svmtrain.mexw32 │   └── svmtrain.mexw64 └── normedmusk1.mat 3 directories, 47 files