matlab输入函数公式代码varpro2 用于可分离非线性最小二乘优化问题的可变投影算法 VARP2 的相当快速的 MATLAB 实现。 关于 该软件允许您有效地解决最小二乘问题，其中对某些参数的依赖是非线性的，而对其他参数的依赖是线性的。 特别是，这个软件可以让你解决表格的问题 min_{a,B} |X - F(a) B|_F^2 + | R*a |_2^2 其中 X 是大小为 m × n 的数据矩阵，F(a) 是矩阵值函数（维度为 m × l 的矩阵），具有向量输入 a（对 a 的条目的依赖性可能是非线性的），R 是矩阵，B 是 al by n 矩阵。 代码需要的是一个函数，用于评估任何 i 的 F(a) 和 dF(a)/da_i（有关更多详细信息，请参阅代码文档）。 通常情况下，dF(a)/da_i 是一个稀疏矩阵。 在这种情况下，建议返回一个稀疏矩阵。 带有 R 的术语是可选的，可以用标量（对应于 Tikhonov 正则化）或矩阵来指定。 VARP2 算法基于以下会议记录报告： 用于解决非线性最小二乘问题的变量投影算法的扩展和使用，GH Golub 和 RJ LeVeque

摘要当控制系统是复杂非线性系统时，设计一类优化控制器是非常复杂的。强化学习是从与控制对象的交互中学习优化策略。本文采取强化学习方法，在未知倒立摆数学模型情况下，

【老生谈算法】应用MATLAB实现抽样定理探讨及仿真.doc

传递闭包的Matlab实现.pdf

em算法代码matlab实现期望最大化 Matlab中的期望最大化（EM）算法 此代码实现了Expectation-Maximization（EM）算法，并在简单的2D数据集上对其进行了测试。 期望最大化（EM）算法是一种迭代方法，用于在统计模型中依赖于未观察到的潜在变量的情况下，找到参数的最大似然或最大后验（MAP）估计。 EM迭代在执行期望（E）步骤和创建最大化（M）步骤之间进行交互，该期望步骤用于创建使用参数的当前估计值评估的对数似然性的期望函数，该步骤用于计算使期望对数最大化的参数。在E步上找到的可能性。 然后，这些参数估计值将用于确定下一个E步骤中潜在变量的分布。 例子 在此示例中，我们首先从两个正态分布生成点的数据集，并标记该数据集。 带有正确标签的数据集是我们的真实值。 然后，我们重新组合标签并为新数据集运行EM算法。 EM算法正确地对数据集进行聚类，并且还估计了可用于绘制点的两个正态分布的参数。 结果 我在计算机上得到的结果如下： iteration: 1, error: 1.7244, mu1: [1.2662 1.7053], mu2: [3.6623 3.0902

NSGAII算法是一个多目标函数优化算法。多目标函数优化有一种方法是，假如现在有n个目标函数fi,首先将每个目标函数乘以一个适当的参数alfai，再将所有的目标函数加起来，得到一个目标函数。这就将多目标函数转化为单目标函数了。

Butterworth滤波器Matlab实现

巴特沃斯低通滤波matlab实现代码 DIP-Filter 1.概况 项目：实现一个通用的高通、低通、带通和带阻滤波器函数。其中又分别实现理想、巴特沃思和指数等滤波形式。用实现的函数对图1（lena_noise.bmp）进行低通处理，图2(lena_blur.bmp)进行高通处理，处理后分别进行伪彩色增强。 实验图象： lena_noise.bmp， lena_blur.bmp 2.设计 2.1主窗口 可在matlab中直接运行mainWin.fig; 提供图像选择方式，并设定截止频率和带宽； 默认截止频率为10，带宽为5； 详细代码可参见mainWin.m； 设置好值点击确认后，调用processing函数，对图像进行处理； 图1. 主界面 2.2理想低通滤波 采用默认模板处理； 2.3 理想高通滤波 采用默认模板处理； 2.4 巴特沃斯低通滤波 采用默认模板处理； 2.5巴特沃斯高通滤波 采用默认模板处理； 2.6 指数低通滤波 采用默认模板处理； 2.7 指数高通滤波 采用默认模板处理； 2.8 理想带通滤波 截止频率为20，带宽为10 2.9 理想带阻滤波 截止频率为20，带宽

LMS-MATLAB\基于LMS算法的自适应均衡器的MATLAB实现

用MATLAB实现线性系统的频域分析 用MATLAB实现线性系统的频域分析 用MATLAB实现线性系统的频域分析