Astar算法(matlab)

输入电机的基本参数即可构造简单的电机MAP

matlab编写的编队跟随仿真，可以实现圆形等形状的编队跟随

3机九节点(d_009_fault_mdl.m)

qam信号cma盲均衡(CMA_MMA_16QAM.asv)

深度学习与计算机视觉(随书源码)

【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

实现一个针对《数字信号处理》课程的仿真系统，通过该系统可以演示或验证课程所学的内容。要求程序具有界面，并能实现以下功能：       1）能产生或得到各种数字信号（sin、方波、三角波、语音、噪声及其叠加），叠加噪声信号的噪声强度需要从键盘或鼠标输入，并显示时域波形；       2）具有DFT、DCT、DWT和Hilbert变换功能，并显示变换域波形；       3）具有根据需求设计低通、高通和带通滤波器的功能；       4）分别对产生的数字信号和读入的语音信号，显示时域和频域波形，在信号上叠加噪声（信噪比分别为20dB、10dB和5dB），显示时域和变换域波形，通过滤波器对其降噪，得到输出信号的频域特性和时间序列。

【实例简介】

贝叶斯分类(Bayers)代码

matlab 车牌识别 源码