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说明：  基于遗传算法的优化bp神经网络的源代码，希望对大家有所帮助(Bp neural network genetic algorithm optimization)

这是gsm解调模块的matlab仿真，提供给各位学习和参考。(This is a gsm modem module matlab simulation, provided you study and reference.)

基于802.11a的物理层协议的OFDM传输系统的matlab仿真及一些源代码(Based on the 802.11a physical layer protocol of the OFDM transmission system simulation and some of the matlab source code)

随机网络生成代码，matlab编写。可以实现基本的随机网络的生成(random network)

说明：  三弯矩插值法 lagrange多项式插值 多项式最小二乘法 龙贝格积分法 分段线性插值 三转角插值 这些是数值分析中常用的集中经典方法，运用matlab展示出来！(three polynomial interpolation Hangzhou least squares polynomial interpolation Romberg integration subparagraph Line sex angle interpolation three interpolation these numerical analysis is commonly used in concentrated classical methods, and use Matlab show!)

数字图像阀值分割各种方法 最大熵 OTSU 双峰法 迭代法 分水岭算法 (Digital image threshold segmentation methods maximum entropy OTSU method of bimodal iterative method of watershed algorithm)

各种分解的matlab代码，十分有用，都是自己写的(all kinds of codes about matlab very useful)

本子程序包含5个子程序，其主要功能是： （1） 子程序CXCY（E，L，IE，JE）的功能 用于计算各单元的杆件的长度及在结构坐标系中的倾角α的三角函数cosα、sinα。 （2） 子程序ELEA（E，L，IE，JE，A）的功能 用于计算结构坐标系下各单元刚度矩阵中的刚度系数。 （3） 子程序TOTAL（E，LNODE，KE，KZ）的功能 用于形成半带宽的结构原始刚度矩阵。 （4） 子程序FIFX（NP，FXI，FXJ，FYI，FYJ，MMI，MMJ，WL，IE，JE）的功能 它是用来计算各单元的等效节点荷载。 （5） 子程序STIFF（E，KE）的功能 (Book program consists of five sub-programs, and its main functions are: (1) subroutine CXCY (E, L, IE, JE) function The unit used to calculate the length of the bar and in the structure coordinates of the angle α of the trigonometric functions cosα, sinα. (2) subroutine ELEA (E, L, IE, JE, A) function Coordinate system used to calculate the structure of the element stiffness matrix stiffness. (3) subroutine TOTAL (E, LNODE, KE, KZ) function Used to form the structure of semi-bandwidth of the original stiffness matrix. (4) subroutine FIFX (NP, FXI, FXJ, FYI, FYJ, MMI, MMJ, WL, IE, JE) function It is used to calculate the equivalent nodal load of each unit. (5) subroutine STIFF (E, KE) function )

digital fir filter with matlab4

This is one of the methods for face recognition using FLD method