用MATLAB这一软件来实现AMI编码和HDB3编码，同时，进行绘图，画出信源码、AMI码、HDB3码以及其中的V、B脉冲

训练数据为28×28。经过9×9×20的滤波器矩阵滤波过后，提取出20×20×20的FeatureMap矩阵。将得到的特征矩阵经过ReLU激活函数后，求得Y1，Y1经过2×2的平均池化后，降低图像维度，得到Y2。分类子网络中采用“交叉熵+Softmax”和小批量算法的方法对数据进行训练，Y1经过Reshape函数转化为列向量，得到y2。y2再输入进分类子网络中。分类子网络采用BP策略，将误差向后传播，并更新网络中的权重值。

.m文件调用simulink实现倒立摆稳摆。每步仿真0.005s，每次仿真一步，每个循环调用一次simulink。 PID参数粗略调试，收敛效果一般，仅供参考。 主程序为PID_IP.m运行完毕后画出控制过程曲线

matlab最简单的代码 Genetic-Algorithm 遗传算法的Matlab实现，包含两个简单的例子 两个例子的代码的主要区别在CalFitness.m和PlotModel.m中，其余的通用。 第一个例子，求解z=sinx+cosy+0.1(x+y)的最大值，CalFitness.m和PlotModel.m中对应的都是注释部分 第二个例子，给出了一系列点，利用欧式距离公式min d=\sum_{i=1}^{10}\sqrt{(x_0-x_i)^2+(y_0-y_i)^2}求解一系列点中的某个点，这个点到其余所有点的距离最小,直接运行就是这个问题的解。 序号 x y 1 1.4 3.6 2 2.7 0.1 3 1.5 6.9 4 4.6 3.6 5 5.2 1.2 6 5.6 2.7 7 8.2 3.5 8 3.8 2.1 9 4.6 2.9 10 8.7 3.3

loocv matlab实现

matlab实现矩阵乘法代码 琼布卢特·玛特 这是我自己的数学库。 它具有针对稀疏/密集向量和矩阵的一些日常数学运算。 特征 基本的线性代数基元和运算 稀疏（有序，无序，位，命名，一维和键控）和密集向量 稀疏和密集矩阵（行分片，列主排序） 元组（二维和三维） Java 8中lambda的所有原语上的函数 路线图 字节码优化器（在下面进一步阅读） 张量 接口的更多操作和实现 琐事 该库的某些部分还在Apache Hama的ML模块中具有特色，并在那里提供了多种算法。 连锁呼叫 我的库是有意构建的，可轻松将八度/ matlab代码从MOOC转换为Java。 例如以下八度音阶代码（简单梯度下降）： theta = theta-alpha *渐变； 用Java编写为： double alpha = 0.1 ; DoubleVector theta = new DenseDoubleVector ( new double [] {x, y}); DoubleVector gradient = new DenseDoubleVector ( new double [] { 1 , 1 }); th

标准普通遗传算法代码，有详细标注，可供学习。包括适应度函数、选择、交叉、变异等过程，最后将迭代过程用绘图的形式表达出来。

matlab实现文本水印算法代码Matlab 中的水印算法 通过比较鲁棒性和脆弱性，分析每种特定算法的优缺点，研究和实施最重要的数字标记技术。 西班牙语文本和源代码。 对最重要的水印技术的研究和实现，对鲁棒性和脆弱性进行了比较，分析了每种算法的优缺点。 西班牙语文本和源代码。 联系方式： 劳尔·佩鲁拉-马丁内斯计算机系统工程技术员科尔多瓦大学（西班牙）

MATLAB教学视频，数学建模与数值计算类：本期视频时长约75分钟，首先通过对比线性规划和非线性规划的数学模型，讲解非线性规划问题MATLAB求解函数fmincon的基本调用格式；然后通过三个具体的应用案例，详细演示了非线性规划问题的数学建模过程，以及MATLAB求解的具体方法和步骤；最后还详细讲解了fmincon函数的高级调用格式。

首先详细地介绍了基于标准模型和基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络的系统结构和学习算法及其MATLAB实现；然后重点介绍了自适应神经模糊系统及其MATLAB实现和自适应神经模糊推理系统在建模中的应用；最后介绍了模糊聚类及其MATLAB实现。模糊聚类自身是一种特殊的模糊逻辑，既可以单独使用模糊聚类来解决一些问题，也可以把模糊聚类与自适应神经模糊推理系统结合起来。 重点在于介绍这些系统和方法的基本概念以及应用，简化复杂的数学理论，指导读者借助MATLAB工具来辅助完成系统的设计以及计算的问题。