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这是大学时候做毕业设计的源码

马可夫链matlab源代码OMC 包：降水的发生马尔可夫链模型 OMC 包由两个 Matlab 函数组成：OMC_fit 和 OMC_sim，用于模拟每日降水的发生和强度。 发生遵循可变阶马尔可夫链，强度遵循伽马-伽马混合模型。 该方法遵循以下描述：Daniel J. Short Gianotti、Bruce T. Anderson 和 Guido D. Salvucci，2014 年：美国大陆降水发生、强度和季节性总量的潜在可预测性。 J. 气候，27，6904​​-6918。 代码托管在： 欢迎您在任何非商业环境中使用此代码，但我要求您使用以下 DOI 引用代码：10.5281/zenodo.45435 引用样式示例是：Daniel J. Short Gianotti，2016 年：发生马尔可夫链每日降水模型。 , DOI:10.5281/zenodo.45435。 如果由于某种原因您无法引用源代码，请引用以下论文：Daniel J. Short Gianotti、Bruce T. Anderson 和 Guido D. Salvucci，2014 年：降水发生率、强度和季节性总量

马可夫链matlab源代码基于准生死 (QBD) 过程的 5G vRAN 控制器模型 此存储库包含适用于 5G vRAN 架构的灵活功能拆分控制器的模型实现。 存储库分为事件驱动模拟器和理论模型的实现。 一旦正在进行的论文完成，将很快添加更多详细信息 理论模型在Matlab中实现。 Matlab 代码解决了底层的马尔可夫链（QBD 过程）。 Matlab 代码可以在文件夹中找到 模拟器是用C++实现的，并从Python脚本调用，尽管它可以直接从命令行执行。 它仅在启用C++17标准的Ubuntu 20.04进行了测试。 模拟器源代码和脚本可以在文件夹中找到 接触 路易斯·迪兹； . , . 拉蒙·阿圭罗； . , .

关键词识别matlab源代码虹膜识别 我制作了Iris-Recognition system ，该Iris-Recognition system在Matlab和Python中均已实现。 关键字：虹膜识别，生物识别，计算机视觉，图像处理，Daugman 更新 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 21/08/2019 ：我已经创建了一个新的存储库，用于通过在Windows中使用深度学习来解决虹膜识别。 目录 一，引言 2017年夏季，我在“数字信号处理”课程中遇到了我的老师。 他向我推荐了生物识别技术主题。 从那时起，我就开始探索有关生物识别的知识，例如指纹，虹膜和面部。 我在Internet上搜索，发现了一个开源的虹膜识别模型，该模型是在Matlab上编写的。 多亏了这个开放源代码的作者，我才能创建自己的系统。 ： Libor Masek, Peter Kovesi. MATLAB Source Code for a Biometric Identification System Based on Iris Patterns. The School of Computer Science and Softwar

核主成分分析法 matlab源代码，非常好的一个例子 核主成分分析法 matlab源代码，非常好的一个例子

2048的matlab源代码RPCF 论文``用于视觉跟踪的ROI池相关滤波器''的代码（CVPR 2019） 论文链接 安装 克隆GIT存储库 按照caffe的安装说明，在./caffe目录和matlab界面中编译源代码。 从下载VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel（553.4 MB），并将caffemodel文件放在./model目录下。 从下载imagenet-vgg-m-2048（345 MB），并将文件放入./networks。 在./external_libs文件夹中编译matconvnet。 运行演示代码demo_RPCF.m来测试代码。 您可以按照以下示例自定义自己的测试序列。 将configSeq.m修改为OTB数据集路径，然后在所有100个数据集上运行run_RPCF.m。 结果 （提取代码：2cdc） 上面的链接包括OTB-100 ， VOT-2018数据集的结果。 引文 请引述您是否认为该论文对您的研究有所帮助:) @inproceedings{sun2019roi, title={ROI Pooled Correlation Filt

蝙蝠算法Matlab源代码（可运行）

水资源系统分析老师上传的matlab源代码，对水资的同学很有用啊

信息素更新 对信息素矩阵进行更新，更新方法为 新值为原信息素值乘以(1 - rho)，rho为信息素蒸发率，在加上最小偏差值的倒数。 for i = 1 : N tau(i,best_solution(1,i)) = (1 - rho) * tau(i,best_solution(1,i)) + 1/ tau_F; 信息数更新之后，再根据新的信息数矩阵，判断路径。进行迭代运算。直到达到最大迭代次数，或偏离误差达到要求值。