ImprovingOptimizationPerformancewithParallelComput

digital image processing Radon transform application

说明：  这是一个基于人脸识别的双边2DLDA代码，我看到一般写的2DLDA都是单边的，所以上传一个双边的，大家参考一下(This is a face recognition based on bilateral 2DLDA code, I see a general write 2DLDA are unilateral, so upload a bilateral, your reference)

MATLAB——通讯录软件分享 使用MATLAB GUIDE，可以载入已存在的数据库，可以新增新的数据库（数据用excel文件存放的）。(MATLAB- Address Book software to share with MATLAB GUIDE, you can load an existing database, you can add new database (data storage with the excel file.))

An improved version of MATLAB s plot(...) optimized for data exploration(An improved version of MATLAB's plot (...) o ptimized for data exploration)

for communication eng matlab

测试可以跑，根据自己情况修改下函数即可. NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个（原文献说最好与参考点个数相同）个体的初始种群，其中 N 是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代，算法在当前种群 Pt的基础上，通过随机选择，模拟两点交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此，两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为了从种群 Rt中选择最好的 N 个解进入下一代，首先利用基于Pareto支配的非支配排序将 Rt分为若干不同的非支配层（F1，F2等等）。然后，算法构建一个新的种群St，构建方法是从 F1开始，逐次将各非支配层的解加入到 St，直至 St的大小等于 N，或首次大于 N。假设最后可以接受的非支配层是 L层，那么在 L+ 1 层以及之后的那些解就被丢弃掉了，且 St FL中的解已经确定被选择作为 Pt+1中的解。Pt+1中余下的个体需要从 FL中选取，选择的依据是要使种群在目标空间中具有理想的多样性。(The test can run and modify the function according to its own situation. NSGA-III first defines a set of reference points. Then the initial population containing N individuals (preferably the same number of reference points as the original literature) was randomly generated, where N was the size of the population. Next, the algorithm is iterated until the termination condition is satisfied. On the basis of current population Pt, the algorithm simulates two-point crossover (SBX) and polynomial mutation to produce offspring population Qt by random selection.)

这个是matlab经典教程的一个关于 偏微分方程的数值解法的原代码，希望大家赶快下载哦(This is a classic tutorial matlab partial differential equations on the numerical solution of the original code, I hope you get to download Oh)

这个程序就是最基本的粒子群优化算法程序，用Matlab实现，非常简单。只有几十行代码。(This procedure is the most basic particle swarm optimization procedures, using Matlab implementation is very simple. Only a few dozen lines of code.)

C 程序 球面方位角算法： azimuth.cpp CRC校验快速算法： CRC_Table.cpp 解扰码算法： scrambler.cpp Matlab 程序 信号带宽测量： BandWith.m 带通信号下变频： fqmv.m QPSK 解调 demodQpsk.m pwelch求功率谱的算法 psdwh.m 均值滤波算法 cvmn.m 信号正交分解： Cnv2Bas.m(C procedures spherical azimuth algorithm: azimuth.cppCRC Fast Algorithm checksum: CRC_Table.cpp Descrambling code algorithm: scrambler.cpp Matlab signal bandwidth measurement procedures: BandWith.m bandpass signal down-conversion: fqmv.mQPSK demodulator for demodQpsk.mpwelch power spectrum algorithm psdwh.m mean signal filtering algorithm cvmn.m orthogonal decomposition: Cnv2Bas.m)

基于simulink500kV电力系统的静止同步补偿器(STATCOM)仿真(Simulation of static synchronous compensator (STATCOM) based on simulink500kV power system)