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MATLAB语言的14种常见算法程序集合

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简介：
本书汇集了使用MATLAB编程实现的14种常用算法，旨在为读者提供解决实际问题的有效工具和方法，适用于学习与参考。 MATLAB语言常用算法14类程序集先看是否需要再下载。具体内容可参考相关文章了解详情。

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  • MATLAB语言的14种常见算法程序集合
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    本书汇集了使用MATLAB编程实现的14种常用算法，旨在为读者提供解决实际问题的有效工具和方法，适用于学习与参考。 MATLAB语言常用算法14类程序集先看是否需要再下载。具体内容可参考相关文章了解详情。
     
  • MATLAB语言常见算法程序集合-MATLAB语言常见算法程序集合.rar
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    本资源包含多种使用MATLAB编写的常见算法程序，适用于学习和研究。内容涵盖数学计算、数据处理及图形绘制等领域，便于初学者快速上手与高级用户深入探索。 MATLAB语言常用算法程序集-MATLAB语言常用算法程序集.rar包含了MATLAB语言的常用算法程序集。
     
  • MATLAB语言常见算法程序汇集
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    《MATLAB语言常见算法程序汇集》一书收录了多种使用MATLAB编程实现的经典算法示例，适合科研人员和学生学习参考。 第17章：数据统计与分析 MultiLineReg 使用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系。 PolyReg 通过多项式回归方法来评估单一因变量与单个自变量之间存在的多项式关系。 CompPoly2Reg 利用二次完全式回归技术，以确定两个独立的自变量与其对应的单一依赖变量化的关系模式。 CollectAnaly 使用最短距离算法进行系统聚类分析，对样本数据集中的观测值或对象按照相似性原则归并分类处理。 DistgshAnalysis 应用Fisher判别法来区分和分类给定的数据集合内的不同类别成员。 MainAnalysis 对收集到的多变量统计数据执行主成分分析（PCA），以识别其中最重要的几个组成部分，从而简化复杂数据结构，并提供对潜在信息的有效提取与解释能力。
     
  • MATLAB常用算法程序集合
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    《MATLAB常用算法程序集合》是一本汇集了多种经典和现代算法的实用手册，适用于科研人员及工程技术人员利用MATLAB进行高效编程与问题求解。 MATLAB常用算法程序集包含多个美赛数学建模中的常用算法，可以直接使用。
     
  • C语言常用算法程序集
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    《C语言常用算法程序集》是一本全面介绍C语言编程中常见算法实现的经典书籍，适合程序员学习和参考。书中详细讲解了各种算法的应用场景及代码实现方法，帮助读者提高编程技巧与解决问题的能力。 《C常用算法程序集》是一本包含C语言常见算法源代码的集合书籍，总共分为20个部分。
     
  • C语言常用算法程序集
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    《C语言常用算法程序集》是一本详细介绍使用C语言实现各种经典算法和技术的编程书籍，适合程序员和计算机专业学生参考学习。 《常用算法程序集C语言》是一份集合了多种基础及高级算法的C语言实现资源，旨在帮助程序员理解和应用这些算法解决实际问题。这份程序集中涵盖了多个领域的数学计算，包括但不限于： 1. **多项式计算**：多项式是数学中的基本元素，C语言实现的多项式计算算法可能涉及到加减乘除、求导、因式分解等功能，这对于科学计算和工程应用十分关键。 2. **复数计算**：复数在电路分析、信号处理等领域有广泛应用。复数运算包括加、减、乘、除以及共轭运算，C语言实现能够高效地处理复数计算任务。 3. **随机数产生**：在模拟和统计分析中，随机数生成是必不可少的。C语言的随机数生成算法可以生成各种分布的随机数，如均匀分布、正态分布等，为模拟实验提供数据基础。 4. **矩阵运算**：矩阵在线性代数中占据核心地位，其运算包括加、减、乘、求逆、行列式计算等。C语言实现的矩阵运算对于图像处理、机器学习等领域具有重要作用。 5. **矩阵特征值**：特征值和特征向量是研究矩阵性质的重要工具，用于求解系统稳定性等问题。C语言实现的算法可以高效地计算实对称矩阵或一般矩阵的特征值。 6. **线性方程组求解**：线性方程组的求解是数学中的基本问题，C语言的算法可以处理高斯消元法、克拉默法则、迭代方法等多种求解策略。 7. **插值与逼近**：插值用于构建一条通过若干点的函数，逼近则是寻找一个函数来近似另一个函数。C语言实现的插值和逼近算法，如拉格朗日插值、牛顿插值、最小二乘法等，广泛应用于数据拟合和预测。 8. **数值积分**：数值积分是计算复杂函数积分的有效方法，包括梯形法则、辛普森法则等，C语言实现可以提高计算效率，适应各种精度需求。 9. **常微分方程组的求解**：常微分方程（ODE）广泛存在于物理、生物、工程等领域。C语言的ODE求解器，如欧拉法、龙格-库塔法等，能解决初值问题，模拟动态过程。 10. **数学变换与滤波**：如傅立叶变换在信号处理中不可或缺，而滤波算法则用于去除噪声，C语言实现的这些算法在音频、图像处理等领域大显身手。 《许士良常用算法程序集C语言》的压缩包中包含了上述各个算法的源代码。这份资源对于学习C语言编程、提升算法能力以及实际项目中的应用都非常宝贵。通过阅读和理解这些代码，开发者不仅可以巩固数学知识，还能提高自己的C语言编程技巧，并更好地应对各种计算挑战。
     
  • C语言常用算法程序集
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    《C语言常用算法程序集》是一本全面介绍使用C语言实现各种经典算法的书籍，涵盖排序、查找、图论等领域，适合编程爱好者和技术从业者参考学习。 《C语言常用算法程序集》由清华大学编写，涵盖了常见的算法内容。
     
  • 10种常见的滤波算法（C语言实现）
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    本文章介绍了十种常用的数字信号处理中的滤波算法，并提供了每种算法在C语言中的具体实现方法。适合希望深入了解信号处理技术的读者参考学习。 限幅滤波法（又称程序判断滤波法）是一种常用的技术手段： 1. 方法：依据经验设定两次采样之间的最大允许偏差值A；每次采集新数据后进行比较，如果本次与上次之差小于或等于A，则认为当前值有效；否则该次无效，并用上一次的有效值替代。 2. 优点：能有效地消除由偶然因素导致的脉冲干扰现象。 3. 缺点：无法抑制周期性干扰且平滑度较差。 中位数滤波法： 1. 方法：连续采样N（奇数）个数据，将这些数值排序后取中间值作为最终结果。 2. 优点：可以有效应对波动性的随机干扰，并适用于温度、液位等变化缓慢的参数测量。 3. 缺点：不适合快速变化的数据如流量和速度。 算术平均滤波法： 1. 方法：连续选取N个样本进行求均值得到新的值，其中N的选择依据具体应用而定（例如对于压力信号可选4）。 2. 优点：适用于具有随机干扰的一般性信号处理，此类信号通常有稳定的基础数值并在此基础上波动变化。 3. 缺点：不适宜于测量速度慢或需要实时计算的场景，并且会消耗较多内存。 递推平均滤波法（滑动平均滤波）： 1. 方法：采用固定长度为N的数据序列作为队列，每次新采样值加入尾部并移除头部旧数据；然后对当前窗口内的所有数值求均值得到新的结果。 2. 优点：具备良好的周期性干扰抑制效果以及高的平滑度，并适用于高频振荡系统。 3. 缺点：灵敏度较低且难以完全消除脉冲干扰的影响，不适合在高脉冲环境使用。 中位数平均滤波法（防脉冲干扰平均）： 1. 方法：结合了“中位值滤波”与“算术平均”的特点，在连续采样N个数据后去除一个最大和最小值后再求均值得到最终结果。 2. 优点：能够有效地应对偶然出现的脉冲性干扰，消除其对测量准确性的影响。 3. 缺点：由于需要处理更多样本数量导致计算速度较慢，并且同样会消耗较多内存资源。 限幅平均滤波法： 1. 方法：先通过“限幅”步骤限制数据范围然后进行递推平均运算以获得最终结果。 2. 优点：结合了两种方法的优点，特别适合于消除脉冲干扰引起的偏差问题。 3. 缺点：较高的计算成本（内存消耗）。 一阶滞后滤波法： 1. 方法：通过调整参数a (0到1之间) 来生成新的过滤值，每次更新时采用新采样值与之前处理结果的加权平均得到当前输出。 2. 优点：对周期性干扰具有良好的抑制效果，并适用于波动频率较高的系统应用场合。 3. 缺点：存在相位延迟问题且灵敏度较低；同时不能有效滤除高于采样率一半以上的噪声信号。 加权递推平均法： 1. 方法：为不同时间的数据赋予不同的权重值，通常近期数据的比重会更大一些。然后通过计算这些加权后的均值得到新的输出。 2. 优点：对于变化缓慢的目标参数具有较好的滤波效果；可以避免临界点附近的控制器频繁切换或显示数值波动现象。 3. 缺点：不适用于快速变动的数据环境，并且在处理突发性干扰时表现不佳。 消抖滤波法： 1. 方法：设置一个计数器，用于比较每次采样值与现有有效值；如果两者一致则重置计数器；否则增加计数值直至达到上限N（溢出）。 2. 优点：对于变化缓慢的目标参数具有较好的过滤效果，并能避免临界点附近的控制器频繁切换或显示数字跳动现象。 3. 缺点：不适用于快速变动的数据环境，且有可能将干扰值误判为有效数据并引入系统中。
     
  • C语言版常用算法程序集
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    《C语言版常用算法程序集》是一本汇集了多种经典算法的C语言实现书籍，适合编程初学者和进阶者参考学习。 《算法程序集》（C语言描述）（第三版） 第1章 多项式的计算 1.1 一维多项式求值 1.2 对一组输入数据进行多个一维多项式的批量求值 1.3 计算二维多项式的数值解 1.4 求复系数多项式的值 1.5 实现两个实数多项式之间的乘法运算 1.6 执行两个复数多项式的相乘操作 1.7 完成一个实系数多项式除以另一个的操作 1.8 处理两个复系数多项式间的除法问题 第2章 复数运算 2.1 对复数进行乘法计算 2.2 实现负数的除法功能（原文可能有误，应为“实现复数的除法”） 2.3 计算一个复数值的幂次方 2.4 求解给定n值时复数的所有n次根 2.5 对复数计算指数函数的结果 2.6 计算任意实部和虚部的对数值得到一个新的复数结果 2.7 通过三角函数求得一个复数值的正弦值 2.8 利用余弦公式来得到给定复数的余弦值 第3章 随机数生成器设计与实现 3.1 设计并实现产生0到1之间随机实数的功能模块 3.2 为一系列连续的均匀分布随机变量提供快速生成机制 3.3 实现从任意整型区间内抽取一个随机整数值 3.4 基于给定参数，高效地生成一串具有特定分布特性的连续随机整数序列 3.5 根据指定均值和标准差构造正态分布的单个随机变量 3.6 依照用户定义的统计特性（如期望、方差）快速产生大量符合正态分布特征的数据点 第4章 矩阵运算功能实现 4.1 实现两个实矩阵之间的乘法操作 4.2 处理复数矩阵间的乘积问题 4.3 对一般实矩阵进行逆变换求解 4.4 计算任意复杂度的复数组成的方阵的逆向量 4.5 特别适用于对称且正定形式的矩阵，提供高效的求逆算法； 4.6 采用托伯利兹方法来解决特定类型的矩阵问题（如：带状矩阵）求解其逆元问题。 4.7 提供计算一般行列式值的功能模块 4.8 计算给定方阵的所有特征向量和对应的特征值，适用于任意阶数的实对称或复对称矩阵； 第5章 特征值与特征向量求解算法设计 5.1 设计并实现将一个对称矩阵通过豪斯霍尔德变换转化为三对角形式的方法。 5.2 对已知为三对角阵的形式，使用QR分解法计算所有可能的特征值和对应的特征向量； 5.3 通过对一般实数矩阵进行一系列相似转换（初等），将其简化成赫申伯格型式； 5.4 使用迭代方法求解赫森堡形式矩阵的所有特征值问题。 第6章 线性代数方程组的高效求解策略 6.1 实现全选主元高斯消去法，用于解决实系数线性系统； 6.2 采用全选主元素Gauss-Jordan方法来处理具有复数值项目的线性问题。 第7章 非线性方程与非线性方程组的高效求解算法设计 ... （其余章节内容类似，遵循上述格式逐段翻译）
     
  • 7种常见的C#遗传算法源码示例集合
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    本集合提供了七种不同的C#遗传算法源代码示例，适用于初学者和中级开发者学习与实践。每个示例都涵盖了遗传算法的基本概念及其实现细节。 本压缩包内包含了一些常用的C#遗传算法源码实例集，包括保存超个体的基本遗传算法、仿生双倍体遗传算法、人工双倍体遗传算法以及保存历史最优解的几种不同类型的遗传算法等。此外，对随机数生成机制进行了优化，在内层循环中也能产生高质量的随机数。部分功能可以通过测试截图了解，详情不再赘述。