完美的实现智能预测控制算法，matlab源程序

matlab实现人脸检测，基于PCA实现，可以实现人脸识别(matlab face)

数字信号处理、图像处理 中值定理有关原理内容 快速算法(Digital signal processing, image processing, the mean value theorem principle content Fast Algorithm)

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Genetic Algorithm matlab code

说明：  matlab深度学习工具包,包含多种程序(matlab deep learning toolbox)

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用PEG构造法生成LDPC监督矩阵的程序(With PEG construction method to generate LDPC matrix program oversight)

资源描述1.1 动态规划的发展及研究内容 动态规划（dynamic programming）是运筹学的一个分支，是求解决策过程（decision process）最优化的数学方法。20 世纪50 年代初R. E. Bellman 等人在研究多阶段决策过 程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著名的最优性原理（principle of optimality），把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，逐个求解，创立了解决这类过程 优化问题的新方法—动态规划。1957 年出版了他的名著《Dynamic Programming》，这 是该领域的第一本著作。 动态规划问世以来，在经济管理、生产调度、工程技术和最优控制等方面得到了广 泛的应用。例如最短路线、库存管理、资源分配、设备更新、排序、装载等问题，用动 态规划方法比用其它方法求解更为方便。 虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题，但是一些与时 间无关的静态规划（如线性规划、非线性规划），只要人为地引进时间因素，把它视为 多阶段决策过程，也可以用动态规划方法方便地求解。 应指出，动态规划是求解某类问题的一种方法，是考察问题的一种途径，而不是 一种特殊算法（如线性规划是一种算法）。因而，它不象线性规划那样有一个标准的数 学表达式和明确定义的一组规则，而必须对具体问题进行具体分析处理。因此，在学习 时，除了要对基本概念和方法正确理解外，应以丰富的想象力去建立模型，用创造性的 技巧去求解。

说明：  matlab写的图像匹配算法 十分有效可用 值得学习！(matlab write very effective image matching algorithm can be worth learning!)

Takes random binary serial bit sequence and generates the QPSK modulated signal after converting ser