svd算法matlab代码介绍： 该研究项目是由德克萨斯大学奥斯汀分校的Sriram Vishwanath博士进行的。 该项目的主要目标是使用索引编码来增加无线通信的收益。 该项目具有软件/算法方面和机器人方面。 软件/算法方面负责设置系统以运行索引编码并在机器人方面进行实验。 机器人方面负责制造小型机器人汽车，这些汽车可以充当接收器，并会四处移动以模拟它们。 我正在软件/算法方面工作，并编写了MATLAB和python仿真代码以及Python版本的基于索引编码和基于SVD的解码的代码，稍后将进行讨论。 我们使用了Xiao Huang和Salim El Rouayheb的论文中的索引编码的交替投影（AP）方法。 他们论文的pdf文件也位于回购中。 该算法允许通过备用投影对NxM大小的矩阵进行降级。 对于我们的实验，我们决定使用正方形NxN大小的矩阵。 本文解释了该算法，并提供了用于MATLAB实现的代码。 索引编码： 索引编码的思想是减少发送给需要其所需消息的接收者的消息数量。 假设我们有5个接收器和1个发射器。 如果我们发送5条与每个接收者的通缉消息相对应的消息。 为此，我们可以说接

神经网络用于数据降维Matlab代码

语音质量评价matlab代码深度转换 深度卷积神经网络用于音乐源分离 该存储库包含用于数据生成，预处理和特征计算的类，可用于训练具有不适合内存的大型数据集的神经网络。 此外，您可以从中找到用于查询乐器声音样本的类。 在“示例”文件夹中，您可以找到上述类的使用案例，以了解音乐源分离的情况。 我们提供用于特征计算（STFT）和用于训练卷积神经网络以进行音乐源分离的代码：使用数据集iKala数据集唱歌语音源分离，使用DSD100数据集进行语音，低音，鼓分离，用于大鼓，单簧管，萨克斯风和小提琴的编码。 当原始分数可用时，后面的例子是使用RWC乐器声音数据库中的乐器样本训练神经网络的好例子。 在“评估”文件夹中，您可以找到基于Matlab的代码来评估分离质量。 为了训练神经网络，我们使用和。 我们使用已经训练有素的模型来完成不同任务，提供分离代码。 在examples / dsd100 / separate_dsd.py中将音乐分离为人声，贝斯，鼓和伴奏： python separate_dsd.py -i -o -m <path_to_model

（32,26）扩展汉明码生成的Matlab代码，输入26bits的原信息比特，计算出6比特的校验

吉布斯采样matlab代码MCMC代码文件 该存储库提供课程“AusgewählteKapitel：贝叶斯计量经济学和MCMC，SS 2018”的代码文件。 该课程概述了贝叶斯计量经济学和马尔可夫链蒙特卡洛方法。 我们从头开始介绍贝叶斯统计数据，抽样方案，马尔可夫链，Metropolis-Hastings算法，吉布斯抽样，状态空间模型的贝叶斯计量经济学以及线性和非线性滤波（卡尔曼/粒子滤波）。 讲座和练习将交织在一起，我们非常依赖R和/或MATLAB。 因此，建议使用这两种编程语言的经验，并建议初学者参加3月（19.03。-04.04，CAWM1）举办的“ R入门”基础课程。 请带上正在运行（！）版本的R或MATLAB的笔记本电脑。 整个学期中，该考试包含三项不同的作业，每项作业的时限为一周。 有关更多信息，请访问。

【智能优化算法】基于人工蜂群算法求解多目标优化问题附matlab代码.zip

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码，适合科研人员

双线性插值matlab代码图像处理 用于图像处理的Matlab代码 使用最近的插值调整图像大小 使用双线性插值调整图像大小 图像滤镜，填充 平均滤波器 加权平均滤波器 拉普拉斯过滤器 中值过滤器 索贝尔滤波器 锐化蒙版 高斯滤波器 影像旋转

isodata的matlab代码博客reitna-segmentation 视网膜图像分割提取血管复杂结构 详情见： 用法：运行 mainDemo.m 步骤 1：从文件夹“retina_images\1.tif”读取 matlab 工作区中的视网膜图像。 步骤 2：将分割算法应用于输入的视网膜图像。 ISODATA算法用于从视网膜图像中分割血管。 使用迭代 isodata 方法的 ISODATA 计算全局图像阈值。 LEVEL = ISODATA(I) 计算可用于将强度图像转换为具有 IM2BW 的二值图像的全局阈值 (LEVEL)。 LEVEL 是一个归一化的强度值，位于 [0, 1] 范围内。 这种选择阈值的迭代技术是由 Ridler 和 Calvard 开发的。 视网膜分割图像： 步骤 3：加载真实图像（label_images/1.tif）以比较分割算法的结果。 现在我们有两个图像。 即一个是ground truth，另一个是分割结果。 为了比较算法的性能，我们计算了“真视网膜”和“假视网膜”以及“真背景”和“假背景”。 以下代码部分显示了上述参数的计算 number_of_p

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