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

主要是针对非线性实现序列的Recurrence_plots递归结构图的源代码，可以解决相应的画图问题，可以下载看一下，根据官方提供的文档进行数据提取与编写。有什么疑问可以留言进行回复。

DeepLearnToolbox-master.zip 深度学习MATLAB工具包 DeepLearnToolbox ================ A Matlab toolbox for Deep Learning. Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data. It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture. A good overview of the theory of Deep Learning theory is [Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf) For a more informal introductio

基于MINST数据库的手写体数字识别CNN设计，其中CNN自己编程实现，包括卷积层，池化层以及激活层等，不使用matlab工具箱。matlab2021a或者高版进行测试。由于MINST数据库数据库较大，运行较慢，请耐心等待。

内含有matlab关于求解无约束多维极值问题的所有m函数文件及使用说明。

matlab中的工具包。下载后将解压后的文件夹拷贝到matlab安装目录的toolbox文件夹下。打开matlab程序的“设置路径”，将该工具包文件夹所在路径添加到matlab中，使用“添加并包含子文件夹”选项，最后保存即可使用该工具包。

wigner-radon变换的MATLAB工具箱函数包，可用于信号时频分析