小波分解法降噪

将三相交流电从abc静止坐标系下变换的dq两相旋转坐标系下，进行电压电流闭环控制

神经网络优化算法优化模糊结构

基于模拟退火算法的TSP算法

书中内容完全是根据数学建模竞赛的需要而编排的，涵盖了绝大部分数学建模问题的matlab求解方法。本书内容分上下两篇。上篇介绍数学建模中常规方法的matlab实现，包括matlab交互、数据建模、程序绘图、灰色预测、规划模型等方法；还介绍了各种高级方法的matlab实现，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络、小波分析、动态仿真、数值模拟等。下篇以真实的数学建模赛题为案例，介绍了如何用matlab求解实际的数学建模问题，给出了详细的建模过程和程序。书中的附件部分介绍了作者在建模竞赛中屡获大奖的经验。相信这些经验对准备参加数学建模竞赛的读者会有所帮助。

【实例简介】自适应滤波器是指根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构的滤波器

卡尔曼滤波 粒子滤波等等 【源码目录】 bachelor-project-master ├── KalmanFilter │   ├── kf_initialization.m │   ├── kf_params.m │   ├── kf_plots.m │   ├── kf_prediction.m │   └── kf_update.m ├── LICENSE ├── Multilateration │   ├── lateration_murphyHerman.m │   ├── lateration_paulaAnaJose.m │   ├── lateration_plot.m │   └── lateration_weightedMurphyHerman.m ├── ParticleFilter │   ├── R2d.m │   ├── initialise_particles.m │   ├── motion_model.m │   ├── observation_model.m │   ├── plot_particles.m │   └── resampling.m ├── README.md ├── SignalModel │   ├── inv_path_loss_model.m │   └── path_loss_model.m ├── build_map.m ├── common.m ├── kf_main.m ├── lateration_main.m ├── osm │   ├── LICENSE │   ├── README.md │   ├── assign_from_parsed.m │   ├── debug_openstreetmap.m │   ├── dependencies │   │   ├── gaimc │   │   │   ├── dijkstra.m │   │   │   └── sparse_to_csr.m │   │   ├── hold │   │   │   ├── restorehold.m │   │   │   └── takehold.m │   │   ├── lat_lon_proportions │   │   │   └── lat_lon_proportions.m │   │   ├── plotmd │   │   │   └── plotmd.m │   │   ├── textmd │   │   │   └── textmd.m │   │   ├── xml2struct │   │   │   └── xml2struct_fex28518.m │   │   └── xml2struct.m │   ├── extract_connectivity.m │   ├── extract_sensors.m │   ├── get_unique_node_xy.m │   ├── get_way_tag_key.m │   ├── load_osm_xml.m │   ├── main_mapping.m │   ├── parse_openstreetmap.m │   ├── parse_osm.m │   ├── plot_nodes.m │   ├── plot_road_network.m │   ├── plot_route.m │   ├── plot_way.m │   ├── route_planner.m │   ├── show_map.m │   └── usage_example.m ├── pf_main.m ├── standalone │   ├── KalmanFilter │   │   ├── KF1D.m │   │   └── KF2D.m │   ├── Lateration │   │   ├── MurphyHerman.m │   │   ├── PaulaAnaJose_v1.m │   │   ├── PaulaAnaJose_v2.m │   │   ├── Trilateration.m │   │   ├── WeightedMultilaterationLLS.m │   │   └── WeightedMurphyHerman.m │   ├── ParticleFilter │   │   ├── particle_filter_sd_2d.m │   │   └── particle_filter_student_dave_basic_ex1.m │   └── misc │       ├── NearestNeighbor.m │       ├── ProjectPointOnSegment.m │       └── WeightedMultilaterationLLS.m └── utils     ├── R2d.m     ├── cart2geo.m     ├── convert2Cartesian.m     └── geo2cart.m 18 directories, 69 files

在260个样本中随机抽出部分学生的身高和体重作为训练样本(男女生都有)，然后训 练 一 个 B P 神经网络，最后将剩下的样本输入网络进行测试，检 验 B P 网络的分类 性能 带你进入BP神经网络的经典案例

【实例简介】数学建模十大算法，matlab代码，直接调用

灵巧噪声干扰 移频卷积干扰

QPSK调制（matlab代码）