MATLAB的M文件系统

3d patch antenna FDTD code for matlab

说明：  用Matlab实现ADBoosting算法，很有代表性。(Using Matlab to achieve ADBoosting algorithm, very representative.)

说明：  自组织特征映射的一种基本算法，供初学者使用(Self-organizing maps as a basic algorithm for beginners)

通过MATLAB自带的工具，把文件转换为Java文件的一个很有效的例子(By MATLAB with tools, the file is converted to Java file a very effective example of)

(1)针对在线计算量大这一缺陷，将预测控制中的柔化输出信号的思想推广到柔化输入信号，使得约束条件被简化为仅对当前控制量的约束，可以直接计算得出；同时该方法避免了求逆矩阵，大大减小了计算量，并能够保证控制算法的可行性和良好的控制性能。 (2)针对传统算法中设计参数整定困难这一缺点，应用基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制算法，实现了对控制量柔化参数的在线调整。 (3)利用带有遗忘因子的最小二乘法对系统辨识。本文通过仿真发现该方法对于Hénon混沌系统并不完全适用，可考虑利用其他优化系统辨识的方法对本方法进行改进，以期达到更好的辨识效果。 (4)针对系统稳定性分析复杂，本文在控制增量前加入前馈因子，保证所选的Lyapunov函数使闭环系统满足Lyapunov稳定判据，由此证明闭环系统稳定。 (1. To solve the problem of GPC huge computation, algorithm with input increment constraints is presented in which the concept of output softness was used to soften the input increments．As a result, the constraints are simplified to be the only one constraint on the current control increment which can be computed directly. At the same time, it needn’t computing the inverse matrix and thus reduces large computation. Moreover, it guarantees the feasibility of the algorithm and has good control performance． 2. To overcome the difficulty in the choice of tuning parameters in traditional GPC, a GPC algorithm with variable parameter design based on BP neural network. is presented，in which the input softness parameters are tuned on line. 3. In this paper, we Identify system by using the least square method with forgetting factor. However, after system simulation, we realize that this method doesn’t fit the Hénon chaotic system perfectly. So we recommend modify this method by other Optimizati)

说明：  线性卡尔曼滤波模型，利用simulink模型搭建(linear Kalman filter and Simulink are used to build the model in detail)

数据处理matlab中关于gapp算法的代码(About gapp algorithm in matlab code)

旅行商问题：旅行商问题（TSP）的目标是找到城市给定数量的游览，参观每个城市恰好一次，并返回出发城市，游览的长度减到最小。在TSP是一个NP难问题，因此，除非我们解决了一个近似的结果，计算将是非常耗时的[3]。目前，以保证最佳解决任何规模的旅行商问题的唯一已知的方法，是通过枚举每个可能之旅，寻找旅游用最小的成本。每一个可能的巡演是123置换。 。 。 n，其中n是城市的数量，所以因此旅行团的数量为n！当n变大时，就不可能发现每巡回在多项式时间的成本。这样的方法，其中将最终得到的最优解，因为计算出的所有游所需的时间消耗，显然不是非常可行的。可以看出，即使对于小的情况下，时间消耗是非常高的，如果我们想找到每一个可能的旅游。相反，我们可以使用一个近似算法，它在更短的时间最终会给出一个结果，那就是不一定是最好的旅游，而是旅游是接近最佳旅游。在这个项目中，我们尝试用遗传算法求解TSP。此文件包含该溶液的matlab的代码。

精通matlab6[1].5 (北航 张志涌). ??╩atlab6[1].5 (北航 张志涌).(err)

葛哲学编著《小波分析理论与MATLAB R2007实现》的所有源代码。(Edited by GE philosophy )