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MATLAB代码实现的算法大全

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简介：
本书为读者提供了一个全面的MATLAB编程资源库，涵盖了众多经典算法及其应用实例，旨在帮助程序员和科研人员提高使用MATLAB进行算法设计与实现的能力。 这段文本描述了一个包含30多种数学算法的资源库，其中包括层次分析法、插值与拟合、微分方程建模、神经网络模型、偏微分方程数值求解以及目标规划等数十种具体算法，并且涵盖了灰色系统理论及其应用。每个算法都详细介绍了其原理、实际应用场景和MATLAB代码实现方法。该资源以PDF格式提供。

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  • MATLAB代码实现的算法大全
    优质
    本书为读者提供了一个全面的MATLAB编程资源库，涵盖了众多经典算法及其应用实例，旨在帮助程序员和科研人员提高使用MATLAB进行算法设计与实现的能力。 这段文本描述了一个包含30多种数学算法的资源库，其中包括层次分析法、插值与拟合、微分方程建模、神经网络模型、偏微分方程数值求解以及目标规划等数十种具体算法，并且涵盖了灰色系统理论及其应用。每个算法都详细介绍了其原理、实际应用场景和MATLAB代码实现方法。该资源以PDF格式提供。
     
  • MATLAB实现的算法大全
    优质
    《MATLAB实现的算法大全》是一本全面介绍使用MATLAB编程语言实现各种经典与现代算法的参考书。书中涵盖了广泛的算法领域，并提供了详尽的代码示例和实践指导，适合于科研人员、工程师及学生学习和应用。 这段文字描述了一些非常实用且经典的算法，并包含了用MATLAB实现的原代码，是一份不可多得的资源。
     
  • 全面的图论算法MATLAB代码实现
    优质
    本项目提供了多种经典图论问题的解决方案及其MATLAB代码实现，涵盖最短路径、最小生成树和网络流等核心算法。 图论MATLAB代码包含了各种图论算法的MATLAB实现。
     
  • ADMM算法的MATLAB实现代码
    优质
    这段简介可以描述为：ADMM算法的MATLAB实现代码提供了在MATLAB环境中实现交替方向乘子法（ADMM）的详细步骤和代码示例。该资源适合需要解决大规模优化问题的研究者与工程师使用，涵盖多种应用场景，如机器学习、信号处理等领域。 交替方向乘子法是用于求解低秩和稀疏最优化问题的有效算法。该包提供了基于我们工作中提出的M-ADMM方法的Matlab代码，可以解决多种稀疏和低秩优化问题。
     
  • JPDA算法的Matlab实现代码
    优质
    本项目提供了一种基于Matlab语言的JPDA（联合概率数据关联）算法实现代码。适用于雷达跟踪系统和多目标跟踪研究领域，旨在简化复杂计算过程并提高准确性。 采用JPDA数据关联算法实现两个匀速运动目标的点迹与航迹的关联。上传的是一个包含两个m文件的压缩文件：一个是Data_JPDAF.m，另一个是JPDAF.m。将这两个文件放在Matlab的同一个目录下后，直接运行Data_JPDAF.m即可开始执行程序。用户可以根据需要修改目标的起始位置参数和速度参数。
     
  • Dijkstra算法的MATLAB实现代码
    优质
    本段代码展示了如何在MATLAB中实现经典的Dijkstra最短路径算法，适用于寻求图论问题中最优路径的研究者与工程师。 在MATLAB中实现网络最短路径求解时，可以使用经典的最短路径算法。该方法以网络邻接矩阵为输入变量，并输出任意节点间的最短路径。
     
  • LBP算法的Matlab代码实现
    优质
    本项目提供了一种基于MATLAB语言实现的LBP（局部二值模式）算法代码。该代码可用于图像处理和计算机视觉领域，帮助用户理解和应用LBP特征提取方法。 LBP运用研究非常出色，这是用MATLAB编写的代码。
     
  • ReliefF算法的Matlab代码实现
    优质
    ReliefF算法的Matlab代码实现介绍了如何在MATLAB环境中编写和应用ReliefF算法，该算法主要用于特征选择，在机器学习与数据挖掘领域具有广泛应用价值。 输入参数：D：数据集（带标记），m：抽样个数，k：抽取的近邻个数。
     
  • SIFT算法的Matlab实现代码
    优质
    这段简介可以描述为：SIFT算法的Matlab实现代码提供了在计算机视觉领域中广泛使用的尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)算法的具体编程实践，采用的是MATLAB语言。该资源对于学习和研究图像处理与模式识别的技术人员非常有帮助。 经典的SIFT算法的Matlab代码已亲测可用，并附有readme文件详细解释每个参数。
     
  • Dijkstra算法的Matlab实例代码实现
    优质
    本文章提供了一个详细的Matlab代码示例，用于演示如何使用Dijkstra算法解决最短路径问题。适合编程和算法学习者参考实践。 Dijkstra算法是一种基于贪心思想的实现方法。首先将起点到所有点的距离存储下来，并找出其中最短的一条路径。然后进行一次松弛操作，在遍历过程中通过刚刚找到的最近距离作为中转站，判断这样是否会更近。如果会更近，则更新该点的距离信息。如此反复直到把所有的点都找一遍之后，就可以得到起点到其他所有点之间的最短距离了。 本实例主要针对自动驾驶技术领域中Dijkstra算法的应用现象提出了相应的解决方案。