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【实例简介】MK（Mann-Kendall）突变检验MATLAB代码 MK突变检验

灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预则，就是对在一定范围内  变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。本代码基于matlab语言实现灰色预测。

基于图的非负矩阵分解算法用于高光谱解混

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【实例简介】机器学习中的多示例包层次SVM分类算法 【核心代码】Bag_KI_SVM.m KI-SVM ├── Bag KI-SVM │   ├── Bag_KISVM_prediction.m │   ├── Bag_KI_SVM.m │   ├── Find_y.m │   ├── Find_y_linear.m │   ├── Max_Violated_y_set.m │   ├── Readme.htm │   ├── celltomatrix.m │   ├── genIndex.m │   └── normalization_gaussian.m ├── Instance KI-SVM │   ├── Find_y.m │   ├── Find_y_linear.m │   ├── Inst_KISVM_prediction.m │   ├── Inst_KI_SVM.m │   ├── Max_Violated_y_set.m │   ├── Readme.htm │   ├── celltomatrix.m │   ├── genIndex.m │   └── normalization_gaussian.m ├── experiments.m ├── experiments_KISVM_musk1.m ├── libsvm-mat-2.88-MI-svm │   ├── COPYRIGHT │   ├── Makefile │   ├── README │   ├── doc.txt │   ├── heart_scale.mat │   ├── make.asv │   ├── make.m │   ├── read_sparse.c │   ├── read_sparse.mexw32 │   ├── read_sparse.mexw64 │   ├── svm.cpp │   ├── svm.cpp.bak │   ├── svm.h │   ├── svm.h.bak │   ├── svm.obj │   ├── svm_model_matlab.c │   ├── svm_model_matlab.c.bak │   ├── svm_model_matlab.h │   ├── svm_model_matlab.obj │   ├── svmpredict.c │   ├── svmpredict.mexw32 │   ├── svmpredict.mexw64 │   ├── svmtrain.c │   ├── svmtrain.c.bak │   ├── svmtrain.mexw32 │   └── svmtrain.mexw64 └── normedmusk1.mat 3 directories, 47 files

 1.编程实现对图像lena.bmp叠加均值为0，方差为0.02的高斯噪声，分别用邻域平均法和中值滤波法（窗口尺寸为3×3、5×5、15×15、35×35）对该图像进行滤波，显示叠加噪声前后的图像及滤波后的图像。 2. 编程实现对图像lena.bmp叠加椒盐噪声，选择合适的滤波器将噪声去除； 3. 编程实现频率域的理想低通滤波平滑：加噪，改变截止频率，观察效果。

蜂群pid算法(matlab)

基于KRAKEN理论的匹配场定位程序