有限元工具箱

说明：  交织编码信噪比的matlab仿真实现，用matlab进行通信系统中的交织实现，并测量snr并画出曲线(matlab simulation of interlever snr)

最小二乘法系统辨识，包括系统阶次的辨识等，希望大家喜欢(Least squares system identification, including the identification of system order and so on, hope you like)

initiation to matlab in french langage

清浊音处理的MATLAB程序，用汉明窗来实现。(MATLAB program Voicing treated with Hamming window to achieve)

本程序功能为计算一阶双曲型偏微分方程的初值问题,采用Lax-Friedrichs格式计算。(The program features to calculate the first order hyperbolic partial differential equations of the initial value problem, calculated using the Lax-Friedrichs format.)

AdaBoost元算法属于boosting系统融合方法中最流行的一种，说白了就是一种串行训练并且最后加权累加的系统融合方法。 具体的流程是：每一个训练样例都赋予相同的权重，并且权重满足归一化，经过第一个分类器分类之后， 计算第一个分类器的权重alpha值，并且更新每一个训练样例的权重，然后再进行第二个分类器的训练，相同的方法....... 直到错误率为0或者达到指定的训练轮数，其中最后预测的标签计算是各系统*alpha的加权和，然后sign（预测值）。 可以看出，训练流程是串行的，并且训练样例的权重是一直在变化的，分错的样本的权重不断加大，正确的样本的权重不断减小。 AdaBoost元算法是boosting中流行的一种，还有其他的系统融合的方法，比如bagging方法以及随机森林。 对于非均衡样本的处理，一般可以通过欠抽样(undersampling)或者过抽样(oversampling)，欠抽样是削减样本的数目， 过抽样是重复的选取某些样本，最好的方法是两种进行结合的方法。 同时可以通过删除离决策边界比较远的样例。 (AdaBoost boosting systems dollar fusion algorithm is the most popular one, it plainly systems integration approach is a serial train and final weighted cumulative. Specific process is: Each training example is given equal weight, and the weights satisfy normalization, after the first classifiers after Calculating a first classifier weights alpha value for each sample and updates right weight training, and then the second classifier training, the same way ....... 0, or until the specified error rate training rounds, wherein the label is the calculation of the final prediction system* alpha weighted and then sign (predicted value). As can be seen, the training process is serial, and weight training examples is always changing, the right of the wrong sample weight continued to increase, the right to correct sample weight decreasing. AdaBoost algorithm is an element, as well as other methods of boosting popular systems integration, such as bagging and random forest method. For )

基于LDA的iris数据集分类算法，matlab实现，有注释。(LDA-based classification algorithm of the iris data set, the Matlab implementation, and comment.)

籽子群优化算法优化BP神经网络，使用优化后的神经网络对图像进行分割。包括：籽子群优化算法，籽子的编码，最优权值和阈值的后成，基于籽子群优化算法的神经网络的培训，图像的分割。(The BP neural network optimized by Particle Swarm Optimization　algorithm for image segmentation)

周期循环检测算法检测 周期性检测空置频带法(The Cyclostationary detector )

多抽样率信号处理，FMCW调频连续波雷达的测距测角，通过反复训练模板能有较高的识别率，基于小波变换的数字水印算法matlab代码，可实现对二维数据的聚类，基于matlab GUI界面设计。