一维傅立叶变换(fft.m)

EEMD分解（eemd.m）

【实例简介】

很多初入深度学习的学生都会遇到各种环境配置问题，环境搭建不好模型就跑不了，所以这是限制新手的一大难点，MATLAB具有成熟的运行环境，无需配置，这点对于想跑通一个深度学习模型的新手是非常有利的。所以，本教程手把手教你使用MATLAB中的深度学习框架，完成遥感影像分类的具体操作步骤。本教程给出完整的代码、操作手擦、原始训练及测试样本，旨在最大限度的简化操作步骤，让深度学习零基础的学生也可以轻松跑通深度学习代码，增加自信心和学习兴趣，为遥感影像分类提供一个可借鉴的新型的方法。

【实例简介】Fundamentals_of_Kalman_Filtering_A_Practical_Approach_Third_Edition

【实例简介】 使用Matlab实现卡尔曼滤波的轨迹预测

【实例简介】

稀疏分解 ksvdbox13 ├── Contents.m├── faq.txt├── images│   ├── barbara.png│   ├── boat.png│   ├── house.png│   ├── lena.png│   └── peppers.png├── ksvd.m├── ksvddemo.m├── ksvddenoise.m├── ksvddenoisedemo.m├── ksvdver.m├── odct2dict.m├── odct3dict.m├── odctdict.m├── odctndict.m├── ompdenoise.m├── ompdenoise1.m├── ompdenoise2.m├── ompdenoise3.m├── private│   ├── add_dc.m│   ├── addtocols.c│   ├── addtocols.m│   ├── col2imstep.c│   ├── col2imstep.m│   ├── collincomb.c│   ├── collincomb.m│   ├── countcover.m│   ├── dictdist.m│   ├── im2colstep.c│   ├── im2colstep.m│   ├── imnormalize.m│   ├── iswhole.m│   ├── make.m│   ├── mexutils.c│   ├── mexutils.h│   ├── normcols.m│   ├── printf.m│   ├── reggrid.m│   ├── remove_dc.m│   ├── rowlincomb.c│   ├── rowlincomb.m│   ├── sampgrid.m│   ├── secs2hms.m│   ├── spdiag.m│   ├── sprow.c│   ├── sprow.m│   ├── timerclear.m│   ├── timereta.m│   └── timerinit.m├── readme.txt└── showdict.m2 directories, 52 files

免疫遗传算法

qpsk调制解调 用于b测

【实例简介】 预测信号由二阶线性预测模型产生， .其中，是均值为零，方差为1的高斯白噪声序列，a1=1.558,a2=-0.81。分别利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2 一.实验目的 1.预测信号由二阶线性预测模型产生，.其中，是均值为零，方差为1的高斯白噪声序列，a1=1.558,a2=-0.81。分别利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2； 2.利用LMS算法和RLS算法将一个叠加有噪声的信号实现噪声消除，恢复原始信号。