em算法matlab代码电磁场 HMRF的MATLAB实现，如“通过隐马尔可夫随机场模型和期望最大化算法对脑MR图像进行分段”（Zhang等人，2001年）所述。 HMRF被应用于从OASIS脑截面数据集中分割图像，但是提供的代码可以针对任何3D图像分割进行修改。 您可以在什么上测试此算法？ 任何3D图像，但我已经使用OASIS截面数据集验证了模型。 该数据集由416名18-96岁的正常和早发的阿尔茨海默氏病患者组成。 数据集提供了地面真相标签-来自Zhang等人描述的HMRF的FAST-FSL实现。 纸。 相关博客文章：

这是图像变形算法的matlab实现。 输出由变形矩阵控制m =[1, -0.1, 0 0, 1, 0.2 0, 0, 1];

用matlab编程实现最优控制理论中的共轭梯度法。程序运行没有错误。 用matlab编程实现最优控制理论中的共轭梯度法。程序运行没有错误。

某一(7,4)线性分组码，给定生成矩阵G （并由此推出其校验矩阵H）， G=[1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1]; 错误图案为E(假设全部为只发生一个错误)，给定接收端收到r=[1 0 1 0 1 1 1]，求出对应的错误e并进行纠错，得到该r对应正确的c，以及整个码组V。 用Matlab编程或Simulink仿真完成卷积码编码译码(仅需搭系统框架)。

Matlab实现基于EKF(Extended Kalman Filter, 扩展卡尔曼滤波)的无人机姿态估计 使用EKF(Extended Kalman Filter, 扩展卡尔曼滤波)算法来对四旋翼无人机的姿态进行滤波和估计，姿态包括：俯仰角、滚转角、偏航角的角度值和角速度值。前提：角度值无法直接通过传感器直接测得，角速度值可以测得。 代码说明 test1.m：一维线性卡尔曼滤波的例子 jaccsd.m：用于求解EKF算法中的雅克比矩阵 EKF.m：EKF算法仿真程序 仿真结果 说明： 1.仿真软件采用MATLAB2010b 2.控制量和姿态角速度值采用随机生成的数据(使用实际数据更好) 3.仿真过程偶尔会出现错误结果，原因是EKF计算过程中有几率出现奇异矩阵，导致算法无法进行下去

以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最后给出了在Matlab下的编程方法和实验结果。

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利用最速梯度下降法求解： 函数接口：[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(f_name,x0,eps) 其中xstar为最优解，fxstar为最优函数值，iter为迭代次数。 f_name为目标函数文件，可以用feval调用计算函数值及梯度； x0为初始值，可取[1,1]‘，eps=1e-3，利用0.618法搜索步长。 如：[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(@Myexam1,[1,1]',1e-3) function [f,g]=Myexam1(x) %%%%调用[f,g] = feval(f_name,xk); f=x(1)^2+2*x(2)^2; g=[2*x(1);4*x(2)]; end 可直接运行！！

基于MATLAB实现的游程编码及解码，数字图像处理及MATLAB实现——实验7-实验报告，二值化，游程编码，游程解码。