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TSNE MATLAB论文仿真代码.m

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简介：
本MATLAB脚本用于实现T-SNE算法对高维数据进行降维和可视化分析，适用于聚类效果展示及复杂数据集的研究。包含详细注释与参数配置，便于科研人员理解和应用。 Visualizing data using t-sne论文的Matlab仿真代码已经封装好，可以直接使用。

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  • TSNE MATLAB论文仿真代码.m
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    本MATLAB脚本用于实现T-SNE算法对高维数据进行降维和可视化分析，适用于聚类效果展示及复杂数据集的研究。包含详细注释与参数配置，便于科研人员理解和应用。 Visualizing data using t-sne论文的Matlab仿真代码已经封装好，可以直接使用。
     
  • TSNE的Matlab代码及Att-VAEGAN论文实现
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    本项目包含用于数据可视化和特征学习的TSNE算法的Matlab实现代码，以及基于Transformer注意力机制的变分自编码器生成对抗网络(Att-VAEGAN)的相关研究论文与源码。 TSNE的MATLAB代码Att-VAEGAN包括以下步骤： 1. 下载Zero-shot Learning的数据集（大小为878.98M）。 2. 数据预处理： - 使用MATLAB获取对应数据集的mat文件。 (1) 运行`getrighttxt.m`脚本，获得allclasses.txt、testclasses.txt文件。对于CUB数据集，这些文件已经自带，无需运行此步骤；其他数据集中需要运行该脚本来生成这些文本段落件。 (2) 使用`ReadTrainTest.m`脚本读取上述的allclasses.txt和testclasses.txt文件。提取类别编号，并获取可见类、未见类以及全部类别的编号信息，将结果保存到trainANDtestClass.mat文件中。 (3) 运行`ExtractClassFeatureAndAttribute.m`脚本来处理训练集与测试集样本及属性的提取工作。此过程需要读取trainANDtestClass.mat、res101.mat和att_splits.mat等三个mat文件，然后将相关数据保存到另一个XXX.mat文件中。 (4) 提取SeenFe相关的步骤未详细列出。 以上是Att-VAEGAN论文代码的数据准备阶段的概述。
     
  • TSNE的MATLAB代码-HyperSpectral_Exp_ORZ:HyperSpectral_Exp_ORZ
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    这个项目提供了使用MATLAB实现的t-SNE算法代码，专为高光谱数据降维和可视化设计。它有助于研究者深入探索复杂的高光谱图像数据集。 tsne的matlab代码由hyperspectral_exp_orz作者罗亚南编写，并使用caffe_try分类方法进行实现，该方法基于Caffe的Python API。findTheSameData用于验证更正内容；readLMDB将数据从lmdb转换为numpy格式；save_feature保存fc特征图和谓词信息。validate_param功能是检查deploy与train_test原型网络参数是否一致。 在使用caffe的pythonAPI尝试mnist数据集时，可以得到正确的结果。load_mnist_data用于将mnist数据转换成可视形式；myload_mnist_data则修改了一些装入数据的功能（具体细节已遗忘）。Forecast_label利用API对测试数据进行批量分类操作。另外还有几个文件如：mnist_solver定义训练网络的超参数，mnist_train_test是训练模型的过程，而mnist_deploy用于预测用途，并不包含数据层；最后通过执行命令实现mnist_mnist中的训练。 在tf_try部分使用了Tensorflow进行分类任务处理。matlab_plot则是利用Matlab绘制相关图表。
     
  • MATLAB信号限幅仿真代码.m
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    该文档包含使用MATLAB编写的信号限幅仿真实验代码，适用于学习和研究信号处理中的限幅技术。 输入信号与限幅的门限值后，输出经过限幅处理后的信号。
     
  • 基于MATLAB的YOLO仿真代码.m
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    本代码为基于MATLAB实现的YOLO目标检测算法仿真程序，适用于快速原型开发与测试。包含模型训练、参数调整等功能模块。 代码下载：完整代码，可直接运行；支持的MATLAB版本包括2022a、2019b或2014a。 **仿真咨询** 1. 各类智能优化算法改进及应用： - 生产调度 - 经济调度 - 装配线调度 - 充电优化 - 车间调度 - 发车优化 - 水库调度 - 三维装箱问题解决 - 物流选址分析 - 货位优化策略 - 公交排班优化方案 - 充电桩布局设计 - 车间布局规划 - 集装箱船配载优化 - 水泵组合选择优化 - 医疗资源分配问题解决 - 设施布局改进 2. 机器学习和深度学习应用： - 卷积神经网络（CNN） - LSTM - 支持向量机（SVM） - 最小二乘支持向量机（LSSVM） - 极限学习机（ELM） - 核极限学习机（KELM） - BP - RBF - 宽度学习系统 - DBN神经网络 - RF算法 - DELM模型 - XGBOOST框架 - TCN技术 应用场景包括风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测等。 3. 图像处理方面： 包括图像识别，分割，检测，隐藏，配准，拼接，融合及增强和压缩感知等方面的应用研究。 4. 路径规划相关问题的解决。
     
  • 基于MATLAB的QPSK仿真与建模（附小论文及M源代码）
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    本项目通过MATLAB实现QPSK调制解调的仿真和模型构建，并提供了相关研究的小论文及源代码，便于学习和深入研究。 基于MATLAB的QPSK建模仿真研究包含小论文及MATLAB源程序，从原理、仿真到对比分析的过程十分适合用作参考。
     
  • MATLAB M序列代码及仿真结果
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    本资源提供了MATLAB环境下生成M序列（最大长度线性移位寄存器序列）的详细代码，并附有相应的仿真结果分析。适用于通信系统中的伪随机信号研究与应用开发。 在数字信号处理领域，M序列（M-Sequence）是一种重要的伪随机噪声序列，因其具有良好的统计特性而被广泛应用，如无线通信、加密算法、雷达系统等。本主题将详细讲解如何在MATLAB环境下生成M序列及其仿真过程。 M序列全称为最大长度线性反馈移位寄存器序列，是由本原多项式生成的二进制序列，具备最长周期和优异自相关特性。通过编写代码可以在MATLAB中实现这一功能。`m_sequence.m`文件通常用于此目的，其内容涉及定义本原多项式的步骤。 在选择特定阶数（如5）时，首先需要确定对应的本原多项式。例如，若选用的本原多项式为`x^5 + x^2 + 1`，则该序列将基于长度为5的线性反馈移位寄存器生成。 MATLAB代码中实现M序列的具体步骤如下： - **初始化**：创建一个全零向量作为初始状态。 - **定义反馈函数**：根据本原多项式确定逻辑操作（如异或）规则。 - **执行循环左移**：对当前的线性反馈移位寄存器进行移动，以便生成新的序列值。 - **计算新输出位**：基于上述步骤中的设定更新移位寄存器的状态，并产生下一个二进制数字。 `m_sequence.m`文件中可能包含这些操作的具体实现。另外，为了展示M序列的特性并分析其性能，在MATLAB环境中会编写一个脚本（如`run.m`）来执行生成过程和后续仿真测试。此脚本能调用之前定义好的函数，并利用绘图命令将结果可视化。 通过这种方式，可以观察到自相关特性和功率谱密度等关键属性，进一步验证M序列的周期性及二值特性及其在不同领域的应用价值。这个资料包提供了从理论理解到实际编程实现的一个完整案例研究，帮助学习者深入掌握数字信号处理中的重要概念和技术细节。
     
  • QAM_Rayleigh信道仿真代码.m
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    本MATLAB脚本用于模拟QAM信号在瑞利衰落信道中的传输特性，通过仿真可以分析不同条件下信号的误码率表现。 基带信号经过瑞利信道进行QAM调制后，通过仿真观察误码率的变化情况。
     
  • FMCW雷达仿真代码.m
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    FMCW雷达仿真代码.m 是一个用于模拟调频连续波(FMCW)雷达系统的MATLAB程序文件。该代码能够仿真生成目标检测与距离测量等关键性能数据，适用于雷达信号处理和算法开发研究。 利用MATLAB仿真FMCW雷达测距测角的过程有助于学习FMCW雷达，并能进一步了解该过程。
     
  • Hopf振荡器MATLAB仿真的M文件源码
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    本代码为Hopf振荡器在MATLAB环境下的仿真程序，通过编写M文件实现对Hopf模型的动力学行为进行数值模拟与分析。 Hopf振荡器的MATLAB仿真m文件源码包括自适应学习的Hopf振荡器仿真和耦合Hopf振荡器仿真。这些代码与我的博客文章《外骨骼机器人（七）：Hopf振荡器》配合使用，效果更佳。