基于MATLAB的心电信号分析及滤波，刘明洋，李雅梅，本文主要介绍了心电信号的一些基本特点，并且利用FFT（快速傅里叶变换）对其进行频谱分析，然后采用FIR数字滤波器对心电信号进行去

【优化生产】双种群遗传算法求解生产线平衡问题【含Matlab源码 3311期】.zip

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MATLAB指纹识别GUI

本文介绍了一种最佳的自适应滤波器结构，该结构采用最小均方差（LMS）作为判据，通过不断迭代自适应结构来调整得到最佳滤波器系数。并且，本文基于MATLAB的图形化语音去噪仿真系统。本文具体的研究内容如下： （1）首先介绍了语音信号去噪的基本理论，并对常见的去噪算法进行了介绍，如傅里叶算法、短时傅里叶算法、小波算法。 （2）深入分析了自适应滤波的基本理论，并重点研究了LMS自适应滤波的语音信号去噪模型。 （3）设计了一个基于MATLAB的图形化语音去噪仿真系统，支持IIR、FIR、LMS自适应滤波等多种语音去噪算法。通过对比各类语音去噪算法的实验结果，本文发现LMS自适应滤波算法具有最好的去噪效果。 二、GUI页面

使用matlab进行cmip6数据提取

适合新手学习，注释全面。定点选址问题是寻找最佳位置来满足一定条件或最小化某种成本的问题，常见的应用包括设施选址、网络规划等。 下面是使用粒子群算法解决定点选址问题的一种基本方法： 1. 定义目标函数 2. 初始化粒子群 3. 计算适应度值 4. 更新个体最优解和群体最优解 5. 更新速度和位置 6. 判断停止条件 7. 重复步骤3-6，直到满足停止条件。 通过迭代更新粒子的位置和速度，粒子群算法可以逐步逼近最佳解决方案。最终得到的群体最优解即为选址问题的最佳解决方案。 需要注意的是，粒子群算法的效果受到许多因素的影响，例如粒子数目、速度更新公式、停止条件的设置等。为了获得更好的结果，可能需要适当调整算法的参数和初始值，并进行多次实验以找到最优的设置。 此外，对于特定的定点选址问题，也可以根据问题特点进行问题的建模和算法的改进，以提高算法的性能和效果。

利用MATLAB实现极点配置、设计状态观测器现代控制.pdf