matlab2016a原版教程pdf

qt加载qss，界面优化，包含代码和所需图片资源，黑色炫酷和白色靓丽两种

tracepro官方光源库（官方已不可下）直接解压即可，里面是oml文件

采用粒子群算对灰色模型中的参数进行优化，提高模型的预测精度

找到了利用Matlab提取图片中的数据的源代码image2data，打包上传分享。原简介：从事科研或者工程的人员在文档撰写过程中，常需要将文献中的曲线与自己的结果对比，为获取原始数据，一种常用的办法是手动描点，即将原始曲线放大然后打印出来，选取一定数量的点，读出其横纵坐标，然后重绘。对于较为平坦的曲线，这种方法当然可行，但当曲线数量增加，曲线变化复杂，这种方法工作量可想而知。前段时间由于原始数据丢失，仅剩几十幅图片，本人尝试过手动描点，经历几个小时奋战，实在无法继续，索性转向matlab，借助其强大的数据处理能力，编写了两个GUI的小软件image2data、data_poly提取数据，

提供高斯过程模型回归的预测方法，可以很好地进行模型预测

该书为司守奎的《数学建模算法与应用》，完整版，含所有例题的matlab和lingo代码。适合广大数学建模初学者使用。

本人实战项目用C#编程读取多块电表，按照时序读取，解读电力协议报文，自动统计数据，转换成浮点数据。

分类算法是统计学分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，且方法简单、分类准确率高、速度快。

PS精确导航（航位推算，上下桥检测等）；室内室外导航；休闲、体育和医疗健康等监测 ；天气预报；垂直速度指示（上升/下沉速度）；风扇功率控制。

图像的特征Dense Sift提取，通过Bag of Words词袋模型进行描述，用BoW描述完图像之后，指的是将训练集以及测试集的图像都用BoW模型描述了，就可以用SVM训练分类模型进行分类了。在这里除了用SVM的RBF核，还自己定义了一种核： histogram intersection kernel，直方图正交核。很多论文说这个核好，并且实验结果很显然。能从理论上证明一下么？通过自定义核也可以了解怎么使用自定义核来用SVM进行分类