自动驾驶路径规划，带有图形界面，找到最短、最优路径 采用两种算法：A*和蚁群两种算法。找到最优路径后，通过卡尔曼滤波进行平滑处理。 语言：matlab。

平面连杆机构仿真代码，采用FMINCON和遗传算法两种算法，matlab，可运行。

避障算法：螺旋避障、弓字避障； 最短路径算法：A*，蚁群算法，Dijkstra MATLAB,可运行。

matlab代码运行效率 LDPC码误码率的蒙特卡罗仿真 代码内包含基本的LDPC码编码器，译码器实现方式，以及BPSK通信系统的基本仿真原理（AWGN信道）。这被用来实现LDPC码误码率的仿真，同时也是我托管在GitHub上的第一份代码，用于学习GitHub的使用。 代码的更多说明可参见我的。 1. 运行环境和使用方法 运行环境：MATLAB 2014a 使用方法：设置相应参数，运行LDPC_Simulation，可自动生成并绘制校验矩阵、生成矩阵。同时Monte Carlo仿真将运行，并将结果保存在文本文档内。Monte Carlo 仿真会消耗大量时间。（效率较低不建议用做误码率仿真） 2. 代码说明 LDCP_Simulation：脚本 ccsdscheckmatrix：校验矩阵构造，1、2分别对应不同文档 ccsdsgeneratematrix：生成矩阵构造，1、2分别对应不同文档 ldpcdecoderXX：对应三种不同的译码算法 3. 结果示例

matlab代码运行串行Python ADMM套索 使用ADMM解决Lasso问题的Python代码。 具有Open MPI的ADMM Lasso的串行和分布式版本。 原始代码（用Matlab和C ++编写）可以在找到。 要在终端中运行admm_lasso_MPI.py，请输入以下内容： mpirun -np number_of_processes python lasso_admm_MPI.py -i /path/to/input_file.h5 -o /path/to/output_file.h5 要查看参数的完整列表，请在终端中输入： python lasso_admm_MPI.py --help 生成正态分布随机数的稀疏矩阵的代码摘自 test_lasso_admm.py的输出应如下所示：

matlab开发-运行长度编码。SPIHT运行长度编码

MATLAB中测试程序运行时间的四种方法

稀疏表示的人脸识别完整MATLAB可运行全套代码 基于稀疏表示的人脸识别系统设计 采用sparse 中的L1-norm minimization 基于经典入门论文《face recogniton via sparse representation》 MATLAB程序，完全运行，包含基本GUI设计和完整代码 可以参考说明一步步跑下来，希望能帮助大家

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这是一个 Wrapper（调用一个简单的 cmd 行），它包括 WEKA.jar 文件、来自 Durga Lal Shrestha 的 arff read 和 arff write 文件以及我的脚本来链接它们并运行模型树、神经网络、支持向量回归模型，线性回归模型等，它包括一个测试脚本（TestWEKA），用于离线运行先前使用“RunWEKA”生成的模型的结果， 享受