模糊控制(Fuzzy Adaptive Robust PID Controller.zip)

Transfer Sparse Coding for Robust Image Representation

利用小波变换进行图像分割，matlab，基于小波和复小波变换的医学图像分割技术,MATLAB编译通过. 小波变换

多智能体一致性（multiAgentOptimalControlWithDisturbance.m）

【实例简介】

【实例简介】        基于《数字信号处理指导书（MATLAB版）》一书的实验一报告，在MATLAB中，时域的离散信号可以通过编写程序直接生成，也可以通过对连续信号等间隔抽样获得。离散序列的时域运算主要为信号的相加和相乘，信号的时域变换包括移位、反转及尺度变换。

采用蚁群算法求取TSP问题 1基本原理： 本质上也是一种概率算法，通过大概率收敛到最佳值，和其他的智能算法很相似。蚁群分泌的信息素存在正反馈，使得较佳的解具有大概率被选到，当全局都选用较佳的解，变可以得到整体的最优解。 2几个关键点：  1）概率选择：受信息素浓度和启发函数影响，启发函数为距离的倒数   2）信息素挥发：考虑到信息素随时间的挥发，加入挥发因子  3程序设计步骤：  1）初始化各个参数：包括各点的距离，信息素的初始浓度，蚂蚁数量，信息素挥发因子，信息素和启发函数的重要度因子，启发函数，最大迭代次数，路径记录表等等 2）迭代：对每个蚂蚁随机制定初始值，再根据概率选择，选择出每只蚂蚁的路径，确定每只蚂蚁的路径总长度，以及蚁群的最佳路径长度和平均长度，并对信息素进行更新。   3）展示：展示出最佳路径，以及最佳路径对迭代的变化图  4Matlab代码 程序说明：采用蚁群算法求取TSP问题，共有34个城市，从txt文件加载数据： 运行结果：

直流无刷电机仿真模型.slx

相位法测角(demo_phase_angle.m)

MATLAB实现ARQ重传，实现时延的加入及重传次数的自定义改动，注释详尽，对初学者有一定的帮助

【核心代码】 联合概率数据互联JPDA是数据关联算法之一，它的基本思想是：对应于观测数据落入跟踪门相交区域的情况，这些观测数据可能来源于多个目标。JPDA的目的在于计算观测数据与每一个目标之间的关联概率，且认为所有的有效回波都可能源于每个特定目标，只是它们源于不同目标的概率不同。JPDA算法的优点在于它不需要任何关于目标和杂波的先验信息，是在杂波环境中对多目标进行跟踪的较好方法之一。然而当目标和量测数目增多时，JPDA算法的计算量将出现组合爆炸现象，从而造成计算复杂。程序功能 :采用JPDA数据关联算法实现两个个匀速运动目标的点迹与航迹的关联% 输入变量 :% -target_position: 目标的初始位置% - n: 采样次数 % - T: 采样间隔% -MC_number:仿真次数% - c: 目标个数% 输出变量 :% 无