vmd分解matlab实现，变分模态分解，信号分解，可应用于各种信号的分解，以及入门学习的辅助材料，这是vmd方法提出者的原版代码

大学课程设计，Jacobi Gauss- Seidel 迭代法解线性方程组的matlab实现

学校作业，不使用封装好的函数实现贝叶斯分类，先读readme即可知道使用方法。

其中包含：Robers，Sobel，Prewitt，Laplacain，Canny算子，MATLAB实现

单纯形法 matlab代码 simplex MATLAB codes solving LP problems using simplex method (big M method)

基于A*算法的机器人路径规划的MATLAB实现程序源代码，可自由选择地图和起始终止点。内容包括以下资源。 　　Maps 　　a_star.m 　　checkPath.m 　　feasiblePoint.m 　　heuristic.m 　　historic.m 　　README.md

遗传算法的基本步骤如下： 1）在一定编码方案下，随机产生一个初始种群； 2）用相应的解码方法，将编码后的个体转换成问 题空间的决策变量，并求得个体的适应值； 3）按照个体适应值的大小，从种群中选出适应值 较大的一些个体构成交配池； 4）由交叉和变异这两个遗传算子对交配池中的 个体进行操作，并形成新一代的种群； 5）反复执行步骤2-4，直至满足收敛判据为止。 用MATLAB 编写了遗传算法程序，并给出完 整代码，程序在matlabR2009中调试通过。最后，通过 一个实例说明其在函数优化中的应用。

matlab边缘增强的代码Matlab的分割边缘捆绑 作者：凯利·科尔尼（Kelly Kearney） 这个库包含了代码debundle.m和plotdeb.m Matlab的功能，具有运行它们所需的所有相关功能一起。 这两个函数复制了划分的边缘捆绑算法，该算法提供了一种边缘路由方法，以在突出主要的有向边缘路径的同时，整理复杂的有向网络图。 该算法是力导向边缘捆绑的一种扩展方法，由David Selassie开发，并在以下论文中进行了描述： Selassie D，Heller B，Heer J（2011）定向网络数据的划分边缘捆绑。 IEEE Trans Vis计算图17：2354-2363 请注意，我不是本文的合著者。 我只是对此Matlab版本进行了编码，因此可以将划分边缘捆绑算法纳入自己的研究中。 如果您碰巧使用此算法的特定实现，我将不胜感激，但请务必引用Salassie的论文作为主要引文。 内容 入门 句法 例子 会费 入门 先决条件 此功能需要Matlab R2015b或更高版本。 下载与安装 可以从下载此代码。 Matlab搜索路径 需要将以下文件夹添加到您的Matlab搜

DCT的MATLAB实现 第一种方法是使用函数dct2，该函数使用一个基于FFT的快速算法来提高当输入较大的输入方阵时的计算速度。dct2函数的调用格式如下： B=dct2(A,[M N])或 B=dct2(A,M,N) 其中，A表示要变换的图像,M和N是可选参数，表示填充后的图像矩阵大小。B表示变换后得到的图像矩阵。

matlab实现垃圾邮件分类代码垃圾邮件分类 该项目旨在将垃圾邮件和非垃圾邮件从 . 学习目标是熟悉MATLAB上的CVX工具箱，从头开始编码SVM优化问题。 需要在 MATLAB 上运行代码。 然而，工作可以分为三个步骤—— 1. Feature Extraction 2. Email Classification 3. Parameter Tuning 下面简要说明这些步骤。 但是，请参阅详细说明。 1.特征提取 调用函数 该数据库包含 6,050 封电子邮件，垃圾邮件比率为 30%。 首先，使用 rename.m 代码将所有电子邮件重命名为 .txt 文件。 在所有文件都可以访问后，为每封电子邮件提取一个特征向量，而特征标签为 1 代表垃圾邮件，0 代表非垃圾邮件。 对于此任务，每封电子邮件都会调用 processEmail.m。 然后，它会按照问题描述中给出的规范化程序截取调用 porterStemmer.m 的电子邮件中的单词。 然后将每个词干词与 vocabList.txt 文件中的字典词进行比较。 字典里有1899个字。 初始特征向量是一列零。 如果字典中的单词出现在电子