误码率的matlab代码DensE：用于密度演化的MATLAB工具箱 该工具箱是MATLAB类和例程的集合，可用于通过密度演化分析迭代解码方案。 目前，该工具箱仅限于迭代有界距离解码下的确定性广义乘积码。 它可用于预测产品代码，阶梯代码或其他相关代码类别的渐近性能。 入门与范例 所有MATLAB文件都可以在DensE文件夹中DensE 。 要安装工具箱，只需下载此文件夹，然后通过addpath('path_to_DensE')将其添加到MATLAB的path变量中addpath('path_to_DensE') 。 在下面，提供了几个示例来说明工具箱的基本功能。 计算阈值 该工具箱可用于以数字方式计算解码阈值。 下面给出了一个所谓的半成品代码examples/thresholds_hpcs.m （请参阅examples/thresholds_hpcs.m ）。 该阈值是根据每个组件代码c的预期擦除次数给出的，该阈值与擦除概率相关，p = c / n，其中n是组件代码长度。 max_iterations = 1000 ; target_error_rate = 1e- 10 ; % ta

1.领域：matlab，BP神经网络 2.内容：通过BP神经网络进行数据预测分别进行自己编程实现BP以及matlab工具箱实现BP+代码操作视频 3.用处：用于BP神经网络编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

BP神经网络matlab实现的一个例子和matlab工具箱使用实例，里面有一个word文档和一个pdf文档

matlab数据输入代码MTEX2Gmsh Matlab的此工具箱允许从EBSD数据生成网格。 它旨在对由EBSD成像的多晶进行晶粒度有限元分析（FEA）。 它基于和。 :thinking_face: 这个怎么运作 该工具箱定义了名为gmshGeo的类。 一旦颗粒被使用MTEX计算，的一个实例gmshGeo可以构造。 该对象可用于生成Gmsh可读文件，以便对其进行网格划分并执行FEA。 :construction_worker: 要求 该工具箱是为MATLAB R2013b设计的，但可能在较新的版本上运行。 此外，还需要以下内容： （v 5.3.1或更高版本）应该安装在您的MATLAB会话中； （v 4.7.1或更高版本）应该安装在您的计算机上（至少应该可以访问其二进制文件）。 它可以在Windows和类似Unix的平台（Linux和Mac OS）上运行。 :penguin: Linux用户运行``mesh''命令时，您可能会发现以下错误： /MATLAB/sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.21' not found (required by gmsh) 如果是这样，而不是运行 matlab 跑步

利用MATLAB工具箱设计模糊控制器 Matlab SimulinkFuzzy ToolBox Fuzzy Demo Fuzzy Inference System (FIS) 定义隶属函数 (输入, 输出) 确定Fuzzy推理方法 控制规则库的建立 选择解模糊方法 Fuzzy控制器嵌入到控制系统

包含蚁群算法Mablab工具箱，蚁群算法C语言实现算法文件，以及蚁群算法演示程序。可以提供给广大学者和研究人员作为借鉴，源代码可以直接编译运行，延伸性好，扩展性能佳，为算法学习和改进提供了空间，程序结构精良，可读性好。提供了Matlab和C语言两种版本，适合不同人员自由选择。

seislab函数包用于微地震信号的matlab仿真，包含了所有常见的基本函数，我改进了某些函数，只是让效率变高但不影响正常使用

用于模式识别和预测的HMM模型代码，matlab工具箱，应用实例及说明

模态干涉仪仿真工具（MIST）是一个MATLAB工具箱，可以模拟近轴光束近似中的任意谐振光学系统。 它允许用户定义任何光学设置（通常由激光源，反射镜，透镜，电光调制器和检测器组成），并可以在任何点计算静态激光场。 它使用Hermite-Gauss模态分解来模拟衍射受限的光学器件。 该工具主要用于模拟具有谐振腔的大型干涉仪，用于检测重力波。 订阅邮件列表以获取更新和新闻。 如果您在自己的仿真工作中使用MIST，请引用G. Vajente的“近轴光学系统的快速模态仿真：MIST开源工具箱” Classical and Quantum Gravity 30，075014（2013）。

特征选择库（FSLib 2018）是一个广泛适用的MATLAB特征选择（属性或变量选择）库，能够减少高维问题，最大限度地提高数据模型的准确性，自动决策规则的性能以及减少数据获取成本。 * FSLib 于 2017 年获得 MATLAB 颁发的 MATLAB Central Coin。 如果您就这个工具箱给我们一些反馈，我们将不胜感激。 我们重视您的意见并欢迎您的评价。 如果您使用我们的工具箱（或其中包含的方法），请考虑引用： [1] Roffo, G.、Melzi, S.、Castellani, U. 和 Vinciarelli, A.，2017 年。无限潜在特征选择：基于概率潜在图的排名方法。 arXiv 预印本 arXiv:1707.07538。 [2] Roffo, G.、Melzi, S. 和 Cristani, M.，2015 年。无限特征选择。 在 IEEE 计算机视觉国际会