为实现基于公交IC卡数据的大规模OD（origination-destination）矩阵推导，提出了一种不关联公交调度信息和GPS数据的OD矩阵推导算法。提出了站点序号标注算法，通过时间聚类思想设计了自适应调整的时间间隔阈值以判断公交车的行驶状态，将公交站点序列与刷卡记录进行匹配；在此基础上，提出了单个公交车的行驶方向标注算法，通过从已知行驶方向的公交车推导未知方向公交车的方向标注算法。为了最大化解决公交数据的上车站点信息补全问题，将全局公交车行驶方向标注问题映射为图论中的节点遍历问题，利用贪心生长算法和广度优先策略实现了局部最优。最后该算法处理某市的公交IC卡数据，得到了公交出行链假设下的城市居民大规模OD矩阵。结果显示算法可有效推导大规模OD矩阵。

该程序功能可以导入具有指定起始行和结束行的文本文件，必须从文本文件中读取数据，并以mat格式制作，其中每个数据由一个单元格（行，列）指定，因此可以更容易地处理数据和分析。

提出了利用小波变换(WT)、非负稀疏矩阵分解(NMFs)和Fisher线性判别(FLD)来进行人脸识别。用小波变换分解人脸图像，选择最低分辨率的子段，既能捕获到人脸的实质特征，又有效地降低了计算复杂性；非负稀疏矩阵分解能显示地控制分解稀疏度和发现人脸图像的局部化表征；Fisher线性判别能在低维子空间中形成良好的分类。实验结果表明，这种方法对光照变化、人脸表情和部分遮挡不敏感，具有良好的健壮性和较高的识别效率。

RANDELEMENT(ARRAY,N) 返回一行 N 个元素，这些元素是从 ARRAY 中随机选择（和替换）的。 [可能有一些工具箱功能可以做一些非常相似的事情。] 例子： randelement([0:9],5) 可能会返回 [4 8 8 5 2] randelement({'a' 'b' 'c' 'd' 'e' 'f'},2) 可能返回 {'f' 'd'}

1602密码锁矩阵键盘,实用 带仿真，可以参考

主要涉及基于RANSAC算法的放射变换的研究，改代码仅完成仿射变换部分

百度知道 问题出处对于常数 ，点的泰勒展开为对于常数 和矩阵例题:对于求,其中:进行分解所以:又根据特殊极限(就是泰勒级数在处的展开)：所以：%Matlab 验

欠定盲源分离的混合矩阵估计算法

给出LP问题基本可行解及其对应的基矩阵

应用线性矩阵不等式(LMI)方法研究T-S模糊系统的H2/H∞混合控制器的设计问题.首先针对T-S模糊系统分别设计H2和H∞ 控制器;然后以线性矩阵不等式的形式给出T-S模糊系统H2/H∞混合控制器存在的充分条件及相应的控制器设计方法.在给定的H∞ 干扰约束下,通过优化H∞控制性能指标实现了模糊状态反馈次优控制.最后通过例子验证了所给出的H2/H∞混合控制器设计方法的可行性和有效性.