计算一般无向图中的最大加权匹配。 可以选择只考虑最大基数匹配。 最初由 Joris van Rantwijk 用 Python 编写： http://jorisvr.nl/maximummatching.html 移植到 MATLAB，经许可（但未优化，例如模块化），Daniel R. Saunders，2013 年。BSD 许可。 http://danielrsaunders.com 。 原始标题如下： 该算法取自 Zvi Galil 在 ACM Computing Surveys, 1986 的“Efficient Algorithms for Find Maximum Matchings最大重量，均归功于杰克埃德蒙兹。 一些想法来自斯坦福大学博士 HJ Gabow 的“非二部图上最大匹配算法的实现”。 论文，1973。 Ed Rothberg 的最大重量匹配 AC 程序被广

超松弛再生matlab代码矩阵IRLS 矩阵迭代加权最小二乘（ MatrixIRLS ），用于低秩矩阵完成。 该资料库包含MATLAB的MatrixIRLS算法实现，该算法在MatrixIRLS上发表的论文中进行了描述。 MatrixIRLS论文所述，MatrixIRLS通过基于最佳权重算子并结合适当的平滑处理的迭代加权最小二乘（IRLS）步骤，使受输入数据约束的矩阵的奇异值的对数总和最小化目标的策略。 该实现使用bksvd的改编或Cameron Musco和Christopher Musco的改编以“低秩+稀疏”格式计算矩阵的奇异值和向量。 该存储库还包含用于低秩矩阵完成的参考算法的集合，请参见下面的列表。 在本文的实验部分中，将MatrixIRLS与这些算法的数据效率（提供的条目很少的性能）和可伸缩性进行了比较。 为了方便用户在文件夹中提供参考算法的实现。 这些实现都只包含作者原始代码的微小修改（以便进行时序实验）。 请参考相应的研究论文和原始实现，以获取标准参数选择的说明。 引文 如果您引用本文或代码，请引用为： @inproceedings{kuemmerleverdun202

采用二维加权串行迭代算法(WSI)设计了8台阶的衍射光学元件(DOE)进行激光光束整形,将圆形高斯激光束变换为10 μm×10 μm的方形均匀焦斑,同时满足了二维激光光束形状的改变及振幅分布均匀化的功能;应用到高密度全息存储中,实现了入射到记录材料上焦斑强度的均匀分布。模拟计算结果表明,转换到均匀区的能量效率达到91.2%,平顶区的不均匀度为4.6%,误差小于0.023%,基本上达到了设计的要求。同时分析了衍射光学元件对入射高斯光束的束腰半径及傅里叶变换透镜焦距的宽容度,还制作出了8台阶量化相位衍射光学元件的三套掩膜板。

基于扩展卡尔曼滤波和加权非线性最小二乘的二维同时定位与映射仿真 蓝色圆圈是机器人的真实姿势，红色圆圈是机器人的估计姿势 两个蓝星是特征的实际位置，两个红星是特征的估计位置 介绍 在Matlab中模拟具有两个要素和一个绕要素1旋转的机器人的2D地图。 （机器人可以观察到两个特征相对于自身的角度和距离）。 使用观察数据和控制数据分别基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）和加权非线性最小二乘法（WNLS）来估计机器人的姿态和两个特征的位置（即通过EKF和WNLP解决简单的2D SLAM ）。 （SLAM）：是在构建或更新未知环境的地图同时跟踪代理在其中的位置的计算问题。 先决条件 所有代码仅在 视窗10 1809 Matlab R2018b 不能保证这些代码在其他版本中具有良好的兼容性。 用法 双击F00_Main_EKF.m以运行基于EKF的2D SLAM仿真。 双击F00_Main_NL

Keywords: passive localization; direction-finding (DF); crossing localization; weighted maximum likelihood estimation (WMLE); error analysis

椒盐图像的方向加权均值滤波算法

支持xp，win7，win8，win10，GWR软件实际测试有效，地理加权回归软件

基于生成元的扩张算法生成分区加权V图程序，属于栅格算法，是目前最好的分区加权图生成算法

MATLAB陡度代码dwilib 新：切换到Python版本3，现在到处都需要并假定使用它！ 开发工具，以支持弥散加权成像（DWI）数据分析，重点关注前列腺癌。 该软件正在作为位于芬兰图尔库的研究项目的一部分进行开发。 注意：这是正在建设中。 程序代码是按需编写的，用于内部项目的自定义需求。 在程序员研究主题和学习工具的同时，它已经有机地增长了。 因此，代码在许多地方都非常混乱。 特征 以DICOM或自定义ASCII或MATLAB格式读取输入数据 执行模型拟合（单指数ADC，峰度，拉伸指数，双指数） 计算与格里森分数的相关性 计算和比较诊断ROC AUC 计算重现性指标 绘图方案 用于多切片，多b值DWI DICOM文件的查看器（使用Matplotlib GUI小部件） 用于自动流水处理数据处理任务的构建工具 待办事项或进行中 改进的文档 改进的构建工具 自主肿瘤描绘/ ROI放置 回归分类 要求 Python 3.4 pathlib2（或更新的Python） NumPy 科学 可选要求 （配件） （绘图） （读取DICOM文件） （处理HDF5文件） （纹理分析） （纹理分析） （任

记录 这是论文“基于语义路径的加权异构信息网络个性化推荐”的代码 数据集：data/douban.mat(豆瓣电影)、data/yelp.mat(Yelp)