Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解（完整源码和数据)
1.Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解，运行主程序main即可，数据为一维时间序列信号数据。
2.赠送一个SVMD分解重构测试案例，运行test_svmd得到结果。
3.程序语言为matlab，运行环境matlab2018b及以上。
4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。
2024-05-21 10:54:29
887KB
1、比较了传统信道估计算法LS、MMSE的OFDM信道估计的性能。
2、MATLAB搭建了FC-DNN信道估计框架，参见《Power of Deep Learning for Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems》。
3、所有程序均带有注释，便于理解。
4、两个文件夹，采用不同阶的调制方式，4阶和8阶。QPSK。
5、程序完全用Matlab实现。
2024-05-16 21:41:33
94.88MB
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matlab算法，工具源码，适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。
Matlab（Matrix Laboratory）是一种专为数值计算和科学与工程应用而设计的高级编程语言和环境。在算法开发和实现方面，Matlab具有以下一些好处：
1. 丰富的数学和科学函数库：Matlab提供了广泛的数学、信号处理、图像处理、优化、统计等领域的函数库，这些函数库可以帮助开发者快速实现各种复杂的数值计算算法。这些函数库提供了许多常用的算法和工具，可以大大简化算法开发的过程。
2. 易于学习和使用：Matlab具有简单易用的语法和直观的编程环境，使得算法开发者可以更快速地实现和测试他们的算法。Matlab的语法与数学表达式和矩阵操作非常相似，这使得算法的表达更加简洁、清晰。
3. 快速原型开发：Matlab提供了一个交互式的开发环境，可以快速进行算法的原型开发和测试。开发者可以实时查看和修改变量、绘制图形、调试代码等，从而加快了算法的迭代和优化过程。这种快速原型开发的特性使得算法开发者可以更快地验证和修改他们的想法。
4. 可视化和绘图功能：Matlab具有强大的可视化和绘图功能，可以帮助开发者直观地展示和分析算法的结果。开发者可以使用Matlab绘制各种图形、曲线、图像，以及创建动画和交互式界面，从而更好地理解和传达算法的工作原理和效果。
5. 并行计算和加速：Matlab提供了并行计算和加速工具，如并行计算工具箱和GPU计算功能。这些工具可以帮助开发者利用多核处理器和图形处理器（GPU）来加速算法的计算过程，提高算法的性能和效率
2024-05-07 11:19:45
448KB
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《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与MATLAB实现》第2版DVD内容
内容推荐
《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、彩色图像处理、形态学处理、图像分割、图像压缩以及图像特征提取等；同时对机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了3种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和AdaBoost，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)、人脸识别和性别分类等热点问题。
《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》结构紧凑，内容深入浅出，讲解图文并茂，适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生，以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读参考。
共2个文件。z01和zip
2024-05-04 16:01:46
37.87MB
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使用matlab建立bp神经网络回归预测，带完整代码、数据、测试结果、详细说明，读者可自行修改，后续会进行多种回归预测对比以及建立复杂神经网络
2024-04-29 19:46:43
195KB
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Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测
Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
1.最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测，MIC特征选择分类预测，多输入单输出模型。
2.多特征输入模型，直接替换数据就可以用。
3.语言为matlab。分类效果图，混淆矩阵图。
4.分类效果图，混淆矩阵图。
5.MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测。
运行环境matlab2018及以上。
经过特征选择后，保留9个特征的序号为：
1 3 5 7 8 9 10 11 12
2024-04-29 15:57:15
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