详解MATLAB Simulink通信系统建模与仿真源代码

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

司守奎《数学建模算法与应用》 第二版.rar

OFDM信号功率谱仿真

永磁同步电机控制原理及仿真(pdf+随书源码)

【实例简介】 1、了解MATLAB平台下的图像编程环境。 2、掌握用MATLAB作最小二乘多项式拟合和曲线拟合的方法。 3、鼓励不囿于固定的模式或秩序，灵活调整思路，突破思维的呆板性，找到打破常规的解决方法。

Decision-making Trial and Evaluation Laboratory(DEMATEL)直译为决策实验室分析。DEMATEL 也有翻译成决策与试验评价实验室，或者简称实验室法。由于中文比较拗口，一般情况下，念[de mei tel] 或者念 [di mie tel]。1971 年在日内瓦的一次会议上美国 Battelle 实验室的学者 A. Gabus 和 E. Fontela 提出的为了解现实世界中复杂、困难的问题而提出的方法论，是一种运用图论和矩阵工具的系统分析的方法。通过系统中各要素之间的逻辑关系和直接影响矩阵，可以计算出每个要素对其它要素的影响度以及被影响度，从而计算出每个要素的原因度与中心度，作为构造模型的依据，从而确定要素间的因果关系和每个要素在系统中的地位。DEMATEL 是一种系统要素分析方法，通过分析系统各要素之间的逻辑关系，构建直接影响矩阵并对其进行相关计算，以此确定各要素对其他要素的影响度与被影响度，进而计算出中心度与原因度进一步揭示系统的结构关系。该方法在诸多复杂系统的因素重要性权重分析研究中有着相对成熟的应用

【实例简介】MATLAB神经网络30个案例分析源代码  pdf文件，代码可拷贝

%% 输入数据 %0负荷节点  1PQ节点  2PV 节点  3平衡节点 %序号 bus   Area Zo co V   sita    PL       QL        PG      QG      Vbase?    PVBASE  PVQmax  PVQmin BUS=[...    1    100   1  1  3 1.04  0.     0.       0.        71.6410 27.04592 100.    1.04   999900 -99990                                                                                                                                                                                   2    100   1  1  2 1.025 9.28   0.       0.        163.    6.65366  100.    1.025  999900 -99990                                                                                                                                                                                 3    100   1  1  2 1.025 4.6647 0.       0.        85.     -10.8597 100.    1.025  999900 -99990                                                                                                                                                                                   4    100   1  1  1 1.025 -2.216 0.       0.        0.      0.       100.    1.       0.     0.                                                                                                                                                                                      5    100   1  1  1 0.995 -3.988 125.     50.       0.      0.       100.    1.       0.     0.                                                                                                                                                                                    6    100   1  1  1 1.012 -3.687 90.      30.       0.      0.       100.    1.       0.     0.                                                                                                                                                                                      7    100   1  1  1 1.025 3.7197 0.       0.        0.      0.       100.    1.       0.     0.                                                                                                                                                                                     8    100   1  1  1 1.015 0.7275 100.     35.       0.      0.       100.    1.       0.     0.                                                                                                                                                                                    9    100   1  1  1 1.032 1.9667 0.       0.        0.      0.       100.    1.       0.     0. ];  

主成分PCA分析的matlab完整代码（可直接运行）及案例分析

基于matlab的深度学习设计(源码)