zernike function Matlab 代码

流形正则化matlab代码LapEMR-1.0 林晨，2012年6月 介绍 LapEMR是用于半监督学习的软件包。 该软件包包括算法LapESVR的MATLAB接口。 用法 该软件包是使用MATLAB和C ++开发的。 QP求解器改编自LIBSVM，后者由C ++通过Matlab接口实现，而其他部分则由Matlab实现。 要运行测试代码，请在Matlab提示符下执行“演示” >> demo 错误报告 此程序包由Lin Chen（）开发。 如有任何有关代码的问题，请随时与Lin Chen联系。 参考 Lin Chen，Ivor Wai-Hang Tsang，Dong Xu：可扩展流形正则化的拉普拉斯嵌入式回归。 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems（TNNLS）23（6）：902-915，2012年6月

matlab加密代码计算机生成的全息图 此仓库中的matlab文件用于创建和重建计算机生成的全息图，还用于使用双随机相位编码方法执行加密和解密。 指示： 将所有文件放在一个目录中 RUN script_CGH.m用于创建计算机生成的全息图。 RUN crypto_CGH_script.m用于使用双随机相位编码执行加密和解密 信用： 此仓库中提供的代码已由Alex K. Muthumbi和Florian B. Soulard编写和编辑。 请享用

qam仿真matlab代码科大OWL混合模式协同仿真平台 在C. Patrick Yue教授的指导下，我们为处理复杂调制信号的高频RF和mm-Wave收发器系统开发了此联合仿真平台 1.动机 传统上，在设计过程中，连续波（CW）信号用于评估和仿真RF和毫米波（mm-wave）电路，而制造电路则在测试阶段通过调制信号进行测量，因为复杂的调制信号是在现实中使用。 处理复杂的调制信号时，几乎不可能使用CW信号来预测系统性能，例如RF和毫米波电路的误差矢量幅度（EVM），误码率（BER）等。 该平台结合了Matlab，ADS，Cadence和EMX仿真器，用于处理复杂调制信号的RF和毫米波收发器系统。 MATLAB用于模拟系统的基带部分。 具有单个或多个子载波的信号可以通过具有可调参数的MATLAB代码生成。 生成的信号可以作为前端电路的输入传输到ADS或节奏上。 然后将来自ADS或节奏的仿真结果再次返回到MATLAB进行解码和解调。 可以从发送器和接收器获得时域的星座图，信号频谱和波形。 模拟器可以自动计算出PAPR，BER，EVM。 模拟器的结构和用法如下所示。 2.环境要求 MATLAB

MATLAB&CCS配置及代码生成总结，通过simulink模型自动生成代码缩短研发周期

凸优化matlab代码轨迹stable_lds 这个简单的存储库提供了MATLAB代码，可通过求解凸程序的数据来估计线性动力系统。 开发部门提出了一种变体，可以从数据中估计吸引子和非线性稳定动力学（假设线性参数变化模型）。 该代码依靠YAMLIP和sedumi求解器来解决估计中出现的凸优化问题。 要运行代码的简单演示，请首先初始化并更新相应的子模块。 在终端中，转到yout stable_lds文件夹 $ cd your_stable_lds_folder 然后 $ git submodule update --init --recursive 要运行演示，请在MATLAB命令窗口中运行 >> demo 将会弹出一个图形，您可以在其中绘制任意数量的轨迹。 完成后，单击“停止记录”，您将看到生成的动态系统的流线型 该代码可以估计吸引子和所提供轨迹的动态，或将吸引子约束到先验提供的状态。

哈工大数字图像处理实验报告2（包含matlab代码）

这个做的挺马虎的，因为要考研，参考一下还可以。

用卷积滤波器matlab代码Tensorflow中的VDSR 使用非常深的卷积网络实现精确图像超分辨率的Tensorflow实现。 GT 双三次 神经网络 VDSR 实施细节 网络架构 层 层数 过滤器尺寸 输入，输出通道 激活功能 输入层 1个 3 x 3 （1，64） ReLU 隐藏层 18岁 3 x 3 （64，64） ReLU 输出层 1个 3 x 3 （64，1） -- 实施细节 损失函数 均方误差（Euclidean损失） 剩余学习 正则化 与原始纸张不同，不使用正则化 优化 权重初始化：He方法 偏差初始化：零初始化 亚当优化器 学习率：0.0001 纪元：60 批次大小：128 每个时期的迭代次数：6418 没有学习率衰减，使用了梯度裁剪 训练数据集 使用具有数据增强（旋转或翻转）的291个图像数据集 资料扩充 以（1.0，0.9）比例缩小 旋转（0、90、180、270）度 左右翻转 生成了超过700,000个补丁对（最大20GB） 安装 git clone https://github.com/jinsuyoo/VDSR-Tensorflow.git 要求 您需要执

离散控制Matlab代码自主车辆MPC C ++中的自行车模型上的MPC 控制方法： 模型预测控制=后视最优控制+约束最优控制 在以下三种情况下，使用模型预测控制器以恒定的前进速度实现了车辆的横向控制： 直线控制 换道操纵 避障 系统状态 横向速度 偏航 偏航率 Y位置 转向角（在先前的时间步骤-增强SS矩阵后） 输入 转向角 代码实施 C ++用于使用MPC成本函数处理数据并获取新状态。 本征库用于矩阵计算。 该项目不使用任何优化库，并且通过采用成本函数的导数并将其等于零来计算输入转向命令。 然后使用离散时间状态空间方程式来计算新状态。 主文件可用于将轨迹类型更改为：直线，LaneChange或ObstacleAvoidance。 在这三种情况中的每一种情况下，都可以对主文件中的数据进行调整，以观察不同情况下的轨迹，例如车速，视界周期的长度，计算的时间步长等。 绘制完全在MATLAB中完成。 通过在C ++中调用MATLAB Engine并在MATLAB环境中复制数据，可将数据从C ++传递到MATLAB。 Animate.m是Matlab文件，可直接从C ++调用该文件以运行Mat