Advertisement

在MATLAB环境中,wavelet算法的源代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文件主要包含MATLAB库函数wavelet,该函数可以直接集成到toolbox中,并通过MATLAB的file功能进行添加。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MPCMATLAB实现
    优质
    本研究探讨了如何将MPC(模型预测控制)算法的源代码移植并运行于MATLAB平台之上,深入分析其实现细节与技术要点。 在MATLAB环境中实现基于动态矩阵控制(DMC)的模型预测控制(MPC)的源程序代码。
  • Simulink下LMS
    优质
    本资源提供在Simulink环境中实现的LMS(最小均方)自适应滤波器算法的详细源代码。通过直观的模块化设计,使用户能够轻松理解和修改LMS算法参数以优化性能。适合于信号处理和通信系统的学习与研究。 基于Simulink的LMS算法源代码已经完成,并包含了传递函数和框架。
  • 天鹰AOMATLAB应用
    优质
    简介:本文探讨了天鹰优化(AO)算法在MATLAB平台上的实现及其广泛应用。通过实例分析,展示了其在解决复杂问题时的有效性和优越性。适合对智能计算感兴趣的读者参考。 天鹰算法AO在MATLAB环境中可以用于学习。
  • MATLAB下遗传GA实现
    优质
    本简介探讨了在MATLAB环境中遗传算法(GA)的具体实现方法。内容涵盖了编码、选择、交叉和变异等核心步骤,并提供了相应的代码示例,旨在帮助读者理解和应用这一强大的优化技术。 基于MATLAB的遗传算法(GA)代码实现包含在压缩包内。该文件夹中有m文件,运行main.m即可执行并生成相应的优化效果,并且会创建一个gif动态效果图以可视化最优值。目标函数可以根据需要自行更改。代码简单易懂,已经过测试确认可以正常使用,无需担心出现任何问题。
  • VC++下SVM实现
    优质
    本项目在VC++环境中实现了支持向量机(SVM)算法,并提供了详细的源代码。适合机器学习爱好者及研究人员参考与实践。 一个用VC++实现的支持向量机(SVM)分类算法的源代码,可以直接在VC++环境中执行。
  • 动态下粒子群
    优质
    本源代码实现了一种改进型粒子群优化算法,适用于解决动态环境下的复杂问题。通过自适应调整参数和增强探索能力,提升了算法在变化条件下的稳定性和搜索效率。 该课题的目标是将动态优化问题(即目标函数随时间连续、缓慢或突然且随机变化的情况)中的时间变量区间进行任意划分,在每个得到的时间子区间上将动态问题转化为静态问题,并为这些问题设计相应的遗传算法。同时,还提出了一种能够自动检测时间变化的应答算子。
  • MATLAB实现电阻抗成像和实例
    优质
    本项目提供了一个详细的指南,在MATLAB环境下实现电阻抗成像技术。包括完整的源代码及应用示例,旨在帮助用户理解和开发相关算法。 在MATLAB环境下实现电阻抗成像的源程序。
  • MATLAB无线传感网络(虚拟力
    优质
    本作品提供了一套在MATLAB环境中运行的无线传感网络源代码,重点实现并展示了虚拟力算法的应用与效果。 无线传感网络源代码(虚拟力)。基于虚拟力的一种无线传感网络的MATLAB程序代码。
  • MATLAB AMI - MATLAB
    优质
    这段简介可以描述为:“MATLAB AMI代码”是指在MATLAB环境中运行的应用程序接口(AMI)相关代码。这些代码主要用于与亚马逊机器学习服务进行交互,实现数据处理、模型训练等功能。 MatLab备忘单: - `ans` 变量存储上次操作的结果。 - `clear` 命令清除内存中的变量。 - `clc` 命令清除控制台的历史记录。 - `help ` 命令显示一个函数的简要文档说明。 在除以0时不抛出错误,计算结果为“无穷大”(1/0 == Inf, -1/0 == -Inf)。 使用 `label` 和 `title` 函数可以在 LaTeX 模式下工作:`f(..., interpreter, latex)` - 使用 `disp(x)` 函数可以将预定义值或变量的值输出到控制台,例如: ```matlab disp(Hello World!) disp(a) ``` 如果一行以分号`;` 结尾,则不会显示该行的结果。结合使用 `sprintf(formatstring,param1,param2,...)` 可创建包含变量文本的模板。 示例: ```matlab disp(sprintf(Value of a is %d,a)) ``` 这样可以将变量值格式化后输出到控制台。
  • SIFTMatlab测试
    优质
    本资源提供基于MatLab实现的SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法的测试代码,适用于图像处理与计算机视觉领域的学习和研究。 加拿大英属哥伦比亚大学(University of British Columbia)计算机科学系教授David G. Lowe于2004年在《国际计算机视觉杂志》(Int Journal of Computer Vision)第60卷第2期发表了题为“Distivtive Image Features from Scale-Invariant Keypoints”的论文。作者在其学术网站上发布了一段Matlab程序代码,该代码的初始版本由D. Alvaro和J.J. Guerrero来自西班牙萨拉戈萨大学(Universidad de Zaragoza)编写。