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GNDO的源代码可用作matlab开发。

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简介：
这是一份针对广义正态分布优化算法 (GNDO) 的源代码，该算法属于一种新兴的元启发式方法。 值得注意的是，与众多已发表的元启发式方法相比，GNDO 仅需设定基本的种群规模以及终止条件——例如，最大函数评估次数或最大迭代次数——便能够进行优化。 这种设计使得GNDO能够灵活地应用于各种不同的优化问题。 关于GNDO的更深入探讨，请参考我们发表在《Energy Conversion and Management》期刊上的论文“广义正态分布优化及其在光伏模型参数提取中的应用”。

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  • GNDO源代码-MATLAB开发
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    GNDO源代码-MATLAB开发提供了基于MATLAB环境下的GNDO（广义噪声衰减优化）算法的完整源码，适用于音频处理和噪音抑制的研究与应用。 这是一套基于广义正态分布优化算法（GNDO）的新元启发式方法的源代码。与大多数已报道的元启发式方法不同，GNDO仅需基本种群大小和终端条件（例如函数评估的最大数量或迭代次数的最大限制）来进行优化操作。因此，GNDO能够轻松应用于各种不同的优化问题中。关于GNDO的具体描述可以在我们发表于《Energy Conversion and Management》期刊上的论文“Generalized Normal Distribution Optimization and Its Applications in Parameter Extraction of Photovoltaic Models”中找到。
     
  • 雅可比迭代法：MATLAB开发
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    本项目采用MATLAB编程实现雅可比迭代法，用于求解线性方程组。通过输入系数矩阵和常数向量，用户可以得到数值解，并分析算法收敛特性。 在IT领域尤其是数值计算与科学计算范畴内，雅可比迭代是一种常用的求解线性系统的算法。该方法基于矩阵分解原理，适用于解决大型稀疏的线性方程组。利用MATLAB这一强大的数值运算环境可以实现此算法。 对于一个形如Ax=b的线性系统，其中A为对角占优（即每个元素所在的行、列中绝对值最大的是它自己）n×n矩阵，x和b分别代表未知向量与已知向量。雅可比迭代的核心公式如下： \[ x^{(k+1)} = D^{-1} \cdot (B - R \cdot x^{(k)}) \] 在此式中，D是对角元素组成的对角矩阵；R则由A的非对角部分构成。\(x^k\)和\(x^{(k+1)}\)分别表示第k次迭代与下一次迭代的结果向量。算法将一直运行直到解的变化小于预设值或者达到最大迭代次数。 在MATLAB中，我们可以按以下步骤实现雅可比迭代： - **矩阵分解**：从给定的A矩阵提取出D和R。 - **初始化**：设定初始状态\(x^0\)（通常是零向量），或采用高斯-塞德尔方法前一步的结果作为起点。 - **迭代过程**：根据上述公式更新解向量，直到满足停止条件为止。 - **检查收敛性**：每次迭代后计算新旧结果之间的差异\(|x^{(k+1)} - x^k|\)，若小于预设的误差阈值ε，则认为算法已达到稳定状态；否则继续循环。 - **输出最终解**：当满足停止条件时，输出\(x^{(k+1)}\)作为最后的结果。 值得注意的是，在通信技术领域中（例如信道编码和译码），雅可比迭代也有其应用。在涡轮编码及LDPC等低密度奇偶校验代码方案里，对数映射算法是贝叶斯规则下的最佳解码策略之一；通过运用雅可比迭代可以有效地更新软信息（如似然比或对数值）以提升译码效率。借助MATLAB的矩阵运算能力和并行计算技术，能够实现高效的对数映射解码器。 总之，作为一种实用且高效的方法，雅可比迭代特别适合于处理大规模稀疏线性系统，并通过在MATLAB环境下的应用得以进一步优化和扩展到通信领域的复杂问题解决之中。
     
  • MATLAB开发-DWTOFDM代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB的DWTOFDM（双重窗口技术正交频分复用）通信系统仿真代码，适用于学术研究和工程应用。 Matlab开发-DWTOFDMCODE：离散小波变换应用于OFDM技术的实现。
     
  • Odoo开发的源代码
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    Odoo开发的源代码介绍了开源企业资源规划软件Odoo的编程架构和开发流程，适合希望深入了解或参与Odoo项目贡献的开发者阅读。 Odoo的开源源码可以下载并导入进行开发。
     
  • Maj_AI：采用开源代码开发的麻将AI
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    Maj_AI是一款基于开源代码研发的麻将人工智能程序，旨在通过深度学习和策略优化来提升玩家的游戏技巧和体验。 基于开源代码实现的麻将AI。算法只是进行了封装（并未进行测试）。下面介绍输入json格式： ```json in_dic = { init_info: { # 场地初始化信息 round_number: 1, honba_sticks: 0, reach_sticks: 0, bonus_tile_indicator: [30, 31], dealer: 1, # 逆时针方向，数字表示玩家位置：0、1、2、3；场风自动生成 scores: [1000, 1000, 1000, 1000] }, 0: { # 玩家的当前状态信息（以本家为例） tiles: [1, 1, 5, 5, 17, 17] # 手牌，例如：数字表示万筒条等 } } ```
     
  • 利用MATLAB开发的动态爱心代码
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    本作品是一款运用MATLAB编写的动态爱心图形程序。通过简单的命令行输入，用户可以直观地欣赏到一个跳动的爱心图案，为编程学习和艺术创作提供灵感与乐趣。 基于MATLAB设计的动态爱心源码提供了一种创新的方式来展示编程与艺术相结合的魅力。通过使用MATLAB语言，用户可以创建一个生动且富有情感表达效果的心形图案动画，这不仅适用于个人项目中的创意展现，也是学习图形绘制和动画技术的一个有趣途径。
     
  • PICEAg_MATLAB.zip: PICEA-g 的 MATLAB 代码 - matlab 开发
    优质
    PICEAg_MATLAB.zip包含用于多目标优化问题的PICEA-g算法的MATLAB实现。此工具箱为研究人员和工程师提供了灵活且高效的解决方案，适用于各种应用场景。 使用目标向量的 Preference-inspired coevolutionary 算法 (PICEA-g) 的源代码展示了该算法的应用。PICEA-g 是一种具有竞争力的多目标优化器，其性能可与 NSGA-II 和 MOEA/D 等最先进的算法相媲美（甚至更好）。此外，PICEA-g 易于使用，它只需要一个种群大小参数即可运行。
     
  • 利用MATLAB开展5G开发工作
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    本课程专注于使用MATLAB进行5G通信系统的研发与仿真，涵盖关键技术如波形生成、链路级建模及大规模MIMO系统分析。适合通信工程师和技术爱好者深入学习。 关于使用MATLAB进行5G开发的官方PDF文档。