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Jacobi矩阵一般是坐标变换时用的——这个坐标系的坐标依次对那个坐标系的坐标求偏导数即得Jacobi矩阵。积分时从直角坐标变到球坐标、极坐标肯定要在积分号里乘上Jacobi矩阵的行列式。 若其特征值全为正，则此Jacobi矩阵正定，即它的任何二次型都大于零。并且如果是对称Jacobi矩阵，还可以实相合于一个单位阵。是比较强的条件。矩阵A的特征值是这个关于x的方程的所有根 det(A-xI)=0(Jacobi)

实现信号处理的一个例子，对于学习资源的同学很有用(realize voice control,it is good for you!!)

this is power factor correction e-book

若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度，那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程，其中一个主要的方法是归一化LMS算法（NLMS算法），变步长 的更新公式可写成 W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n） =w（n）+ （3.1） 式中， = e（n）x（n）表示滤波权矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目的，必须合适的选择变步长 的值，一个可能策略是尽可能多地减少瞬时平方误差，即用瞬时平方误差作为均方误差的MSE简单估计，这也是LMS算法的基本思想。 (Want to estimate if the input signal vector and the relevant matrix to speed up the convergence rate of LMS algorithm, then the variable step size method can be used to shorten its adaptive convergence process, one of the main method is normalized LMS algorithm (NLMS algorithm) , variable step-size update formula can be written W (n+ 1) = w (n)+ e (n) x (n) = w (n)+ (3.1) where, = e (n) x (n) the right to express filter update vector iterative adjust the volume. In order to achieve the purpose of fast convergence, we must choose the appropriate value of variable step size, a possible strategy is as much as possible to reduce the instantaneous squared error, which uses the instantaneous squared error as the mean square error MSE of the simple estimate, which is the basic LMS algorithm思想.)

比较详细地介绍了Matlab中数组、矩阵、字符变量、控制语句、图形输出以及Simulink等功能、用法的教材。(Matlab/Simulink tutorial on array, variables， control flow, simulink, etc.)

混沌的MATLAB程序,用于描绘系统的分岔和混沌图形(Chaos MATLAB program for rendering graphics system Bifurcation and Chaos)

说明：  主要是RD CS 算法，针对点目标的仿真结果，比较清晰(RDA CSAchengxiangsuanfa)

说明：  mushroom classify and train

cs编码及小波编码汉明编码和其他一些组合(cs coding and wavelet coding, Hamming code, and other combinations)

Median filtering with threshold written in Matlab