压缩包里有着关于插值与拟合的代码，是利用matlab进行实现

matlab代码粒子群算法利用生物启发算法优化光学锥度 该存储库包含用于实现光学锥度优化的Matlab源代码（使用Comsol Multiphysics建模）。 使用的算法是遗传算法和粒子群优化

matlab代码做游戏该Matlab代码用于模拟数据包的复用（聚合）。 您可以汇总VoIP数据包，也可以汇总不同的“第一人称射击”视频游戏的数据包。 您可以添加后台流量。 您可以执行“ bucle_multiplexar_games_vX”。 它使用以下变量运行一系列测试： 周期和超时的不同值 不同数量的玩家 引文 如果使用此代码，请引用以下一些研究文章： Jose Saldana，Julian Fernandez-Navajas，Jose Ruiz-Mas，Jose I. Aznar，Eduardo Viruete，Luis Casadesus，“第一人称射击游戏：更智能的网络能否在不使玩家烦恼的情况下节省带宽？”，《 IEEE通信杂志》，第1卷。 49，第11号，第190-198页，2011年11月。 Jose Saldana，Julian Fernandez-Navajas，Jose Ruiz-Mas，Jose I. Aznar，Luis Casadesus，Eduardo Viruete，“根据QoS参数比较在线游戏的多路复用策略”，《 IEEE通信快报》，第15卷，第10期。

预算matlab代码可重构智能表面：三个神话和两个关键问题 这是与以下科学文章相关的代码包： EmilBjörnson，ÖzgecanÖzdogan，Erik G. Larsson，“，” IEEE Communications Magazine，第1卷。 58号2020年12月，第90-96页，第12页。 该软件包包含一个基于Matlab的仿真环境，该环境可复制本文中的一些数值结果和图形。 我们鼓励您也进行可重复的研究！ 文章摘要 已经开始寻找可以在超越5G系统中发挥关键作用的物理层技术。 一种选择是可重新配置的智能表面（RIS），它可以收集来自发射器的无线信号，并将其被动地波束成形到接收器。 这项技术具有令人兴奋的前景，并在通信界Swift受到关注，但是在当前的炒作中，我们已经看到了一些神话和夸大其词在文学中如何传播。 在本文中，我们对RIS技术持中立态度。 我们首先回顾一下基础知识，然后解释容易被误解的特定功能。 特别是，我们揭穿了三个神话：1）当前的网络技术只能控制发送器和接收器，而不能控制两者之间的环境； 2）与传统的波束成形相比，可以获得更好的渐近阵列增益； 3）路径损耗与

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

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视频图matlab代码动态3D手势识别 使用多级时间采样，加权深度运动图和VLAD编码的手势识别系统 运行代码 将vlfeat-0.9.20.zip文件解压缩到vl_feat目录。 在matlab上运行“ Main_MSRAction3D.m”文件。 “ Main_MSRAction3D.m”具有三个标志：0仅用于特征提取，1仅用于分类，2用于特征提取和分类。 运行Step1_Extract_Features以提取火车和测试视频中的特征，它将提取的特征保存在mat文件中。 运行Step2_Description and Classification将加载在Step1中生成的Mat文件，以进行Vlad描述和分类。 @ 参考 （VL专长库）： （MSR动作3D数据集）：

视频图matlab代码fisher_vector_aggregation_3d 用于3D对象检索的有效Fisher向量聚合 由Jean-Baptiste Boin与AndréAraujo，Lamberto Ballan和Bernd Girod合作 斯坦福大学图像，视频和多媒体系统小组 该存储库包含用于工作的代码：JB Boin，A。Araujo，L。Ballan和B. Girod。 Proc。中的“用于3D对象检索的有效Fisher矢量聚合”。 ICASSP，2017年。用于此工作的数据集是“雕塑”数据集。 我们还提供了可在其他数据集上运行的脚本。 对于该数据集，摄像机的姿势已经为人所知，因此“姿势”聚合方法不需要“从运动构造”步骤。 安装先决条件 先决条件： 图像魔术 该项目所依赖的其他项目的依存关系（，） 第1步：克隆存储库。 $ git clone https://github.com/jbboin/fisher_vector_aggregation_3d.git 第2步：我们用于Fisher向量框架的实现是基于Araujo等人的实现的，其中进行了一些小的修改。 我们包含了一个构

周围计算matlab代码DLORE-DP Dense Members of Local Cores-based Density Peaks Clustering Algorithm DLORE_DP.m 的 matlab 代码和合成数据集包括 DLORE-DP 算法（手稿的算法 4），CoreSearch_supk.m 包括算法 2 和算法 3。使用 DP.m集群本地核心。 drawcluster2 用于绘制聚类结果。 SNNDPC2.m 包含我们在实验中比较的 SNN-DPC 算法。 合成数据集 pacake 包括我们在实验中使用的合成数据集