matlab求导代码GCN 用MATLAB编码 神经网络结构 偏导数矩阵

matlab加密代码ENCRUST.mlx是实时MATLAB文件。 可以在MATLAB中执行 在大多数现有的物联网（IoT）应用程序中，数据压缩，数据加密和错误/擦除纠正是单独实现的。 为了实现可靠的通信，特别是在具有强烈干扰的恶劣无线环境中，期望具有更高校正能力或自动重传请求（ARQ）方案的错误/擦除校正码，但这样做的代价是复杂性和能耗的增加。 由于资源受限的物联网设备，实施所有这些设备通常都具有挑战性。 在本文中，我们提出了一种新颖的轻量级{高效的安全错误鲁棒}方案ENCRUST，该方案能够使用简单的矩阵乘法来实现这三个功能。 通过利用信号固有的稀疏性，ENCRUST建立在本文提出的基于投影的编码的新理论基础上。 与常规方案相比，我们对该方案进行了理论分析和实验研究。 结果表明，该方案可以在较低的SINR范围内工作，并且重构后的信号质量显示出适度的降级。 此外，我们将拟议的方案应用于真实心电图（ECG）数据集和图像。 结果表明，ENCRUST可以一次性实现体面的压缩，信息保密以及强大的错误恢复。 该文件提供了使用压缩感测的压缩和错误恢复的简单应用程序。 详细信息在这里：

matlab说话代码＃仿射SIFT（ASIFT）图像匹配 ##简介 作者 让·米歇尔·莫雷尔（让·米歇尔·莫雷尔）于国申（） 软件 2.2版，四月。 2010年10月10日 该目录包含用于ASIFT的C ++代码，ASIFT是一种完全仿射的不变图像匹配算法。 本手册详细介绍了跨平台的源代码编译和软件用法。 如果您在使用此程序时遇到任何问题，请联系Guoshen Yu（）。 更多信息 有关ASIFT的更多信息，请参见。 您也可以使用在线演示尝试ASIFT。 在线演示允许您使用自己的图像测试ASIFT，而无需安装程序。 ##平台支持 对于Unix / Linux和Mac用户，代码已准备好进行编译。 编译后会生成适合您计算机系统的可执行文件。 对于Windows用户，提供了可执行文件和代码。 （对于可执行文件，您需要从下载单独的安装文件。） 尽管ASIFT程序是独立的，并且可以在没有Matlab的情况下执行，但仍提供了Matlab接口（适用于Unix / Linux / Mac / Windows用户）。 ## Citation如果您使用ASIFT代码或软件，请引用以下论文：JM Morel

图像分割的入门吧。简易版的FCM源代码。以后还会上传别的代码

四自由度matlab机器人代码移动操作项目 ME 449 的最终项目：机器人操作，西北大学，2019 年秋季。 概述 该项目包括控制模拟移动机械手将块从其初始配置运送到目标配置。 使用的仿真引擎是 V-REP（现为 CoppeliaSim），轨迹和运动学计算使用 MATLAB 完成。 机器人 这款名为“youBot”的移动机械手由一个带有四个麦克纳姆轮的移动底座和一个 5R 机械臂组成。 其配置可以使用以下 13 个自由度表示：底盘 phi、底盘 x、底盘 y、J1、J2、J3、J4、J5、W1、W2、W3、W4、夹具状态。 J1 到 J5 是手臂关节角度，W1 到 W4 是四个车轮角度。 工作流程 MATLAB 软件首先创建一个参考轨迹，youBot 将遵循该轨迹。 然后执行里程计和反馈控制计算，以尽可能接近轨迹移动和模拟机器人。 在轨迹期间，机器人在指定位置拾取和放置已知参数的立方体。 该过程可以分为以下步骤： 创建所需的轨迹。 初始化函数使用的值和参数，例如维度、最大速度和时间步长。 迭代所需轨迹的每一步，并且： 计算控制律以生成将当前配置移动到所需配置的车轮和关节控制。 将这些

matlab白化代码数据白化ICA 该程序显示了如何对ICA算法进行数据白化。 代码模板 该程序是通过在上找到的MATLAB文件编写的。 它仅作一些微小的更改：处理的信号是不同的，并且修改了信息的打印。 作者 Arnaud DELORME- 托马斯·拉比安-

入侵杂草算法的matlab实现代码，模拟自然界农田中杂草的正态扩散过程，实现最优化，与遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法属于相同分类。

里面实现了最新的一个国外文章里的memristor模型，还编写了用户接口和GUI，很实用，很好的学习资料。

典型相关分析matlab实现代码典型相关分析：cca-zoo CCA，GCCA，MCCA，DCCA，DGCCA，DVCCA，DCCAE，KCCA和常规变体 现在可以使用pip install cca-zoo进行安装 这是用于CCA的方法的汇编，包括线性（ALS / scikit-learn），rCCA（岭罚），sparseCCA（Witten / Parkhomenko），elasticCCA（waaijenborg），核方法（pyrcca），Deep CCA（Andrew），Deep Canonical关联的Autoencoders（），深度变体CCA（）和深度变体CCA_private（）。 感谢@ VahidooX，@ MichaelVll @Arminarj，在嘈杂的MNIST数据集上对所有模型进行了评估。 训练/验证/测试段是MNIST的原始段。 您可以从noisymnist_view1.gz和noisymnist_view2.gz下载它们 DCCAE只是具有来自潜在空间的重建网络和其他重建损失的DCCA。 因此，我在单个模型中同时实现了DCCA和DCCAE，并使用参数加权重

阵列雷达matlab仿真代码使用 Matlab 设计雷达系统 在 MATLAB 和 Simulink 环境中快速建模和仿真相控阵系统 在远距离提供准确的纵向位置和速度测量，但在远距离的横向精度有限 从近距离的单个目标生成多个检测，但将来自多个近距离目标的检测合并为远距离的单个检测 在远距离看到具有大雷达截面的车辆和其他目标，但对非金属物体（如行人）的检测性能有限 在项目中的职责： 创建一个关于如何设置雷达系统仿真的项目，该仿真包括一个发射器、一个带有目标的通道和一个接收器。 技能：MATLAB、DSP系统工具箱 创建跟踪器 创建一个 multiObjectTracker 来跟踪靠近自我车辆的车辆。 跟踪器使用 initSimDemoFilter 支持函数来初始化与位置和速度一起工作的恒速线性卡尔曼滤波器。 跟踪是在二维中完成的。 尽管传感器以 3D 形式返回测量值，但运动本身仅限于水平面，因此无需跟踪高度。 tracker = multiObjectTracker('FilterInitializationFcn', @initSimDemoFilter, ... 'Assignmen