小波去噪是小波变换较为成功的一类应用，其去噪的基本思路为：含噪图像 -小波分解-分尺度去噪-小波逆变换-恢复图像。含噪信号经过预处理，然后利用 小波变换把信号分解到各尺度中，在每一尺度下把属于噪声的小波系数去掉，保 留并增强属于信号的小波系数，最后再经过小波逆变换恢复检测信号。 需要实现的去噪功能：用 wavedec2 等函数实现某图像的二维离散小波分解 和重建，实现目标图像的降噪

误码率曲线matlab代码编码和调制GUI 调制方案GUI用户可以选择从各种输入源中进行选择：随机生成的二进制文件，文本文件，音频文件和图像文件编码方案：（7,4）汉明码和（127，64）BCH码调制方案：16 FSK ，16 QAM，16 PSK，32 QAM SNR级别：根据使用滑块的调制方案，处于最佳范围内 最终重建的输入源也会与各种BER图一起显示 误码率曲线 MATLAB GUI

nsga-ii的matlab代码 myMOEAcode 暂时是我在网上找到的代码的收集，目前只有三个：NSGA-III、MOMBI-II、AR-MOEA 这三个代码均是从PlatEMO的MATLAB中扣出来的，以便学习之用。

三水箱控制matlab代码LTTS_270403_MiniProject 客观的 该项目的目标是设计和开发一个系统，该系统可以在多个传感器的帮助下有效监测水质，并通过互联网传输传感器数据进行远程监控，并确保使用 RTOS 的系统的故障安全运行。 概括 在这个项目中，我们设计了一个具有强大硬件和软件组件的系统，通过测量和分析 IS 10500:2012 规定的饮用水质量参数来实现水质远程监测。 该系统包含三个整体子系统和两个硬件子系统或节点，一个是本地节点，由传感器、Arduino UNO、XBee 终端设备和执行器组件组成，另一个是协调器，包括 ESP8266 微控制器和XBee 协调员。 每个节点都借助闪存到微控制器板上的嵌入式代码来执行其特定功能。 本地节点 传感器收集的数据在 XBee 模块的帮助下使用 RF 通信传输到协调器节点。 Arduino UNO 在 FreeRTOS 的帮助下进行编程，以帮助 Arduino 执行多任务，因为我们创建了三个任务（或线程） TaskSensors - 收集和传输传感器数据，TaskpH - 检查 pH 值是否在允许的范围内，TaskTds

matlab解决路径优化代码二元结构的拓扑优化（TOBS） Matlab代码，用于通过TOBS方法使用二进制设计变量和顺序整数线性编程进行拓扑优化。 作者： Raghavendra Sivapuram（加利福尼亚大学）， Renato Picelli（圣保罗大学）， 数值特征： 问题线性化； 移动限制（限制放松）； 灵敏度过滤； 整数编程*。 *此代码使用Matlab的混合整数线性规划求解器“ intlinprog”。 为了获得更好的性能，我们建议使用CPLEX库，该库可从IBM网站免费下载。 安装CPLEX之后，安装路径是： % Add CPLEX library. addpath( ' /opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio1271/cplex/matlab/x86-64_linux ' ); addpath( ' /opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio1271/cplex/examples/src/ ' ); 和 % options.Optimizer = 'cplex'; options.Optimizer = ' intlinprog ' ; 必须

序贯蒙特卡洛matlab代码受控SMC 这些文件夹包含MATLAB代码，这些代码实现了Jeremy Heng，Adrian Bishop，George Deligiannidis和Arnaud Doucet的arXiv报告“受控顺序蒙特卡洛”的数值结果。 StateSpaceModels /和StaticModels /文件夹包含与每个数值示例相对应的子文件夹。 每个子文件夹都有一个README.txt文件，该文件将说明如何在其中运行脚本。

视频图matlab代码KITTI数据集上的InEKF本地化和语义映射 这是我们针对EECS 568：移动机器人：方法和算法的最终项目git存储库。 我们的项目是在KITTI数据集上的InEKF本地化和语义映射。 您可以观看我们的程序的最终演示视频，该程序是使用KITTI本地化和构建地图的。 您可以找到我们的最终报告。 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本。 左InEKF本地化 点击查看完整视频 先决条件 的MATLAB 由于我们的代码是用MATLAB编写的，因此您可以在任何OS平台上运行我们的程序。 运行本地化程序 首先，您需要使用我们的左不变EKF生成轨迹。 为此，请编辑InEKF_Main.m第5行，以将其输入输入数据集文件夹名称。 例如，对于数据集0009 ，代码行应如下所示： filename = '2011_09_26_drive_0079_sync'; 之后，只需运行InEKF_Main.m ，它将在SE3中的姿势保存为.txt文件中的12乘1矢量。 文件的名称将是“ poses.txt”附加的数据集的名称。 例如，由文件夹2011_09_26_drive_00

具有 LN(mu,sigma) 的任何不确定参数 X 的“n”阶系数可以分析计算为： ai_a=sigma^n*exp(mu+sigma^2/2)/(n!) 代码使用Matlab符号积分计算系数

seir的matlab代码 重新设定对群体免疫和持续 SARS-CoV-2 传播的期望 论文的支持代码 目录 关于守则 此存储库中的代码允许重复和独立分析 Felix Wong 和 James J. Collins 在论文“重置对群体免疫和持续 SARS-CoV-2 传播的期望”中描述的代码。 该代码需要 MATLAB 2019b 或更高版本才能运行。 运行代码 传输码网络模型 在主文件夹中，有 MATLAB 脚本，用于再现正文中详述的传输网络模型。 no_exogenous_infections.m 该文件是主要的模拟脚本。 它生成 BA 或 WS 随机图并运行正文中描述的 SEIR 模拟。 它没有考虑任何外源性感染。 （对于完整的图，使用ones()函数生成邻接矩阵。） exogenous_infection.m 该文件是对主要模拟脚本的改编，考虑到了任何外源性感染。 它假设图模型已经生成并且邻接矩阵存储在变量A 中。 在运行 no_exogenous_infections.m 之后运行它以确保正确存储图形模型。 考虑到随机接种的情况，取消注释相应的代码行。 SEIR.m 该文件模

kmeans 分析matlab代码K均值聚类 这是K-means算法在MATLAB和Python中的简单实现 K-means 聚类是一种矢量量化方法，最初来自信号处理，在数据挖掘中流行用于聚类分析。 k-means聚类旨在将n个观测值划分为k个簇，其中每个观测值都属于具有最近均值的簇，作为簇的原型。 这导致将数据空间划分为 Voronoi 单元。 该代码实现了 K-means 算法并在一个简单的 2D 数据集上对其进行了测试。 例子 在这个例子中，我们首先从三个正态分布生成一个点数据集并标记数据集。 这个带有正确标签的数据集是我们的真实值。 然后我们重新调整标签并为新数据集运行 k-means 算法。 该算法正确地对数据集进行聚类，并估计聚类的中心。 在最后一步，我们将我们的结果与 Mathworks 实现的 k-means 的结果进行比较。 结果 我在我的机器上得到的结果如下： iteration: 1, error: 1.8122, mu1: [-0.2165 4.0360], mu2: [4.2571 0.0152], mu3: [-1.1291 -3.0925] iterati