PDFmatlabsovler

ex2_1 利用Z变换求系统输出 ex2_2 求DFT ex2_3 求序列的圆周移位 ex2_4 求序列的圆周卷积 ex2_5 简单的DFT实例(ex2_1 seeking to use the Z-transform system output ex2_2 seeking DFT ex2_3 find the circumference of the shift sequence ex2_4 find circular convolution sequence ex2_5 simple example of DFT)

kalman，用matlab编写，可用于视频跟踪(kalman, using matlab to prepare, can be used for video tracking)

非常好的matlab使用手册，内容详实，强烈推荐。(fantastic matlab mannual)

说明：  遗传算法 最优路线求解问题 机器人算法 单路径(the way of the best ,ues matlab )

simulink的数字调制解调仿真程序，详细说明了2ASK，2FSK,2PSK调制解调模块搭建流程，每个模块的功能用途，以及每个模块的参数设置情况。(Digital modulation demodulation of simulink simulation program, and details the 2 ask, 2 FSK, 2 PSK modulation demodulation module structures, processes, the function of each module USES, and each module of the parameter Settings.)

MOBILE TELE COMMUNICATION

说明：  用runge-kutta 法解常微分其中有实例，可以用于验证(Using runge-kutta method for solving ordinary differential examples of which can be used to verify)

说明：  matlab中用于数值积分的工具箱 解压后copy到matlab安装目录下toolbox文件夹下(toolkit for numerical equation)

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 )

本压缩文件中，含有3个图像增强的Matlab程序，包括用小波方法及非小波实现图像的增强(The compressed file, containing three of the Matlab image enhancement procedures, including the use of wavelet methods and non-wavelet image enhancement)