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该文件是一个MATLAB代码压缩包。

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简介:
在1998年举行的全国大学生数学建模竞赛中,A题聚焦于投资收益与风险的分析。该题目涉及对固定风险和固定收益概念的理解,以及通过分配权重来优化投资组合的策略。参赛者需要运用MATLAB编程语言,构建相应的代码以解决这一复杂的数学建模问题。

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客服
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    《一个解压缩密码》是一部短篇故事集,探索了数字与人类情感之间的联系。每个密码背后都隐藏着深刻的人性秘密和生活哲理,引人深思。 压缩包的解压密码在打开后就能看到,为什么需要20字呢?
  • SystemView 5.0 仿真软含三 - 第
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    SystemView 5.0是一款强大的信号处理和通信系统仿真实验平台。本资源为该软件的第一部分压缩包,内含安装文件及关键文档,帮助用户快速上手并深入探索复杂系统的建模与仿真功能。 SystemView 5.0仿真软件是通信专业的必备工具。
  • 小波变换).zip
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    本资源为一个包含多种小波变换算法实现的代码包,适用于信号处理和图像分析等领域,提供源码与示例,方便学习和研究。 小波变换代码包包含三个实用的MATLAB代码,适用于小波分析。
  • Huffman
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    Huffman编码压缩包是一款利用霍夫曼编码算法进行数据压缩的应用程序,能够有效减少文件大小,加速传输速度,同时保证数据无损。 本程序使用QT编写了一个哈夫曼编码解码器,支持中文和英文的编码与解码功能。该程序的时间复杂度为O(N^2),采用了堆排序算法来优化性能。界面设计简洁明了,用户可以自行选择文件进行建树操作,并将生成的树保存成文件以便下次使用。此外,程序还对输入进行了适当的控制处理。
  • nltk_data
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    NLTK_DATA压缩包包含了Python自然语言处理库NLTK所需的数据文件和模型资源,便于用户快速安装并使用该库进行文本分析。 在Python的自然语言处理(NLP)领域,NLTK库扮演着至关重要的角色,而nltk_data是其重要组成部分之一。它包含了大量用于训练模型、进行文本预处理以及执行各种NLP任务的数据集和资源。本段落将深入探讨nltk_data包含的各个子模块及其应用,帮助读者更好地理解这一关键工具。 首先来看`chunkers`模块。分词后的进一步处理称为Chunking,它通过组合具有相同词性的连续词语来形成更大的单元,如名词短语或动词短语。nltk_data提供了预训练的chunker,方便对文本进行结构分析,这对于信息提取和语义理解非常有用。 其次,`corpora`是nltk_data的核心部分之一,包含了各种语言的语料库(例如Brown语料库、Gutenberg电子书以及Web文本等)。这些丰富的数据源不仅用于训练和测试NLP模型,还适用于词汇习得、语法分析及情感分析等多种任务。 在`grammars`模块中,一系列预定义的语法规则被提供给开发者使用。通过结合这些规则与NLTK解析器,可以构建复杂的自然语言理解和生成系统。 `help`子目录为初学者提供了关于NLTK库的重要辅助信息、文档和示例教程等资源。 此外,在`models`模块中包含了一系列预训练模型(如词性标注器和命名实体识别器),这些可以直接应用于处理新的文本数据,大大减少了开发者的训练成本。 另外,nltk_data中的`stemmers`集合了多种词干提取算法(例如Porter Stemmer和Lancaster Stemmer)。它们能够将单词还原到其基本形式,便于后续的文本分析与信息检索工作。 在`taggers`模块中,则包括了一系列用于自动为每个单词添加词性标签的工具(如基于条件随机场的Maxent_Tagger),这是许多NLP任务的基础步骤之一。 最后,在处理文本时不可或缺的是通过使用nltk_data中的`tokenizers`来将文本分割成最基本的单元,例如PunktSentenceTokenizer能够智能地识别句子边界,这对于后续文本处理至关重要。 总之,nltk_data是NLTK库的强大后盾。它提供了丰富的数据资源、预训练模型和工具,极大地简化了自然语言处理的复杂性。无论是新手还是经验丰富的开发者都能从中受益,并利用其高效准确地实现诸如情感分析、主题建模及机器翻译等复杂的NLP任务。
  • Linux Shell中示例
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    本文章提供在Linux系统下使用Shell命令批量压缩多个文件的方法和实例代码,帮助用户快速掌握tar、gzip等常用命令。 在Linux环境中使用shell脚本可以实现自动化执行一系列命令与操作。这里我们探讨了如何通过编写一个简单的Shell脚本来压缩多个文件。 首先需要了解的是`case`语句,这是bash shell中的条件控制结构之一,用于根据不同的模式匹配来选择要执行的代码块。其基本语法如下: ```bash case $variable in pattern1) commands1 ;; pattern2) commands2 ;; ... *) default_commands ;; esac ``` 在压缩文件的过程中可以使用`case`语句依据用户输入的不同压缩方式(如gzip或bzip2)来选择相应的命令。 下面是一个示例脚本,用来实现上述功能: ```bash #!bin/bash read -p 请输入压缩后文件的名称: DEST read -p 请输入压缩方式(gzip/bzip2): COMP # 给脚本添加执行权限 chmod +x script.sh # 创建三个测试用文件并进行归档操作 touch file1 file2 file3 case $COMP in gzip) tar -czvf $DEST.tar.gz file1 file2 file3 ;; bzip2) tar -cjvf $DEST.tar.bz2 file1 file2 file3 ;; *) echo 无效的压缩方式! exit 1 ;; esac echo 已生成压缩文件:$DEST ``` 在这个脚本中,`tar`命令用于创建归档。其中: - `-c`表示创建新的归档; - `-v`代表详细模式(显示正在处理的过程); - `-f`后跟的是要创建的归档文件名称。 根据用户输入的不同压缩方式选择合适的选项。 在脚本开始时,我们使用了两个读取命令从终端获取用户的输入,并且为生成的脚本添加执行权限以确保它可以正常运行。然后通过shell命令创建三个测试用文件(`file1`, `file2`, 和 `file3`)并调用tar进行压缩。 此外,在学习和应用Shell编程时,你可能还会遇到以下相关概念: - 如何根据进程名获取PID; - 判断文件或目录是否存在; - 使用`.`命令执行脚本; - 错误输出重定向技巧(如使用 `&>` 和 `2>&1`)。 进一步掌握这些知识可以帮助你在Linux环境中更有效地编写和运行Shell脚本。
  • 含SST变换的Matlab
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    本文件夹收录了用于实现SST(Sure-Shot Transform)变换的Matlab编程代码。这些资源对于进行信号处理和数据分析的研究人员非常有用。 该文件夹内包含SST变换的matlab代码,已亲测可用。程序为同步压缩变换,能够运行,并对时频分析有较好的处理效果。
  • JPEGMATLAB-JPEG-Compression:JPEG
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    JPEG-Compression 是一个使用 MATLAB 实现 JPEG 图像压缩算法的项目。该项目提供了从量化到编码等一系列核心步骤的源码,便于学习和研究图像处理技术。 JPEG压缩的Matlab项目旨在使用JPEG技术对预加载图像进行压缩处理。该过程将原始图像转换为一组二进制代码(1和0)。随后通过解压重建出原图,但在这一过程中会引入一些噪声,导致最终输出与初始输入不完全一致。此外,该项目还会计算所用的压缩算法对应的信噪比。 程序首先将图像转化为矩阵形式以进行后续处理,并在图像上应用8x8离散余弦变换(DCT)和量化步骤。默认情况下采用量化因子Qk=1来调整系数值。对于直流DC(即1号位置)和交流AC系数,分别使用了可变游程编码技术对它们进行了编码。 压缩后的数据被解码为比特流,并保存到输出文件中以备后续处理或传输。在接收端,则按照相反的操作流程进行工作:从比特流开始重建图像,最终恢复原始版本的图像内容。
  • MATLAB SRC1_9
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    MATLAB SRC1_9压缩文件包含用于信号处理和通信应用的MATLAB源代码及资源。该文件适用于科研与工程开发中的数据压缩技术研究。 《MATLAB实现SRC1_9:稀疏表示分类在人脸识别中的应用》 稀疏表示算法(Sparse Representation Classification,简称SRC)是一种在计算机视觉领域广泛应用的先进方法,在人脸识别技术中展现出了强大的性能优势。作为科学计算的强大工具,MATLAB被广泛用于实现各种复杂算法,包括特定的人脸识别方法——SRC1_9。本段落将详细探讨SRC的基本原理、其在MATLAB中的实现以及该算法在人脸识别领域的应用优势。 ### 一、稀疏表示理论基础 稀疏表示起源于信号处理领域中的稀疏编码概念,它假设信号可以用一组基函数的线性组合来近似表示,并且这种表达是尽可能简单的。具体而言,在SRC中,人脸图像被视作高维空间中的一个向量,通过寻求最小化非零元素的数量来进行表示和分类,从而有效减少噪声的影响并提升识别精度。 ### 二、SRC算法流程 1. **训练阶段**:收集大量的人脸样本作为训练集,并对每个样本进行预处理(如灰度化、归一化等),形成一个大矩阵。 2. **稀疏编码**:利用L1范数最小化的优化方法,找到测试样本在训练数据中的最佳表示形式。 3. **分类决策**:通过比较测试样本与所有训练样本的残差来确定最相似的一个作为识别结果。 ### 三、MATLAB实现SRC1_9 MATLAB提供了一系列高效的工具箱用于求解L1范数最小化问题,如`lasso`和`spams`等。在实际应用中,用户需要编写代码读取图像数据,并构建训练集;设置好优化参数后调用稀疏编码函数进行计算;最后执行分类决策步骤。 ### 四、SRC在人脸识别中的优势 - **鲁棒性**:面对光照变化、表情改变或部分遮挡等情况时,SRC能够保持较好的识别效果。 - **泛化能力**:即使训练集和测试集中的人脸图像存在差异,SRC也能获得较高的准确性。 - **稀疏特性**:利用数据的稀疏性质可以减少不必要的信息处理量,并提高计算效率。 ### 五、应用场景 除了人脸识别外,SRC还广泛应用于其他计算机视觉任务中,例如图像分类、恢复以及去噪等场景下均能发挥重要作用。其应用前景十分广阔。 ### 六、挑战与未来发展方向 尽管目前SRC在实际问题解决方面表现出色,但仍然存在一些亟待克服的技术难题,比如大规模数据处理效率低下和过拟合等问题。未来的科研工作可能会集中在优化算法性能、结合深度学习技术增强表示能力以及与其他机器学习方法相结合以提高分类准确率等方面。 总之,基于MATLAB实现的SRC1_9为人脸识别领域提供了一种有效的方法论框架。它将稀疏表示理论的优势与MATLAB强大的计算功能结合起来,在实际应用中展现出了巨大的潜力和发展空间。随着技术进步和不断的研究探索,我们有理由相信SRC将在更多场景下发挥其独特的作用。