26TDOA定位的Chan算法MATLAB源代码.rar

完整的介绍，代码能用，自己跑过

本压缩包里有我写的图像加密置乱算法的函数，包括有二维和三维Zigzag置乱、希尔伯特置乱、费雪耶兹置乱、约瑟夫环置乱、生命游戏置乱以及分块螺旋置乱。

压缩感知的正交匹配追踪算法——matlab程序 压缩感知的正交匹配追踪算法——matlab程序

遗传算法matlab初始化代码与论文相关的代码： 一般微分赫布学习：捕捉神经网络和大脑中事件之间的时间关系 作者：Stefano Zappacosta、Francesco Mannella、Marco Mirolli、Gianluca Baldassarre 文件树的描述 “launch.sh”是主脚本。 它管理整个遗传算法的执行和分析的各个阶段 o-* code/script/launch.sh | | o--* code/matlab/ga_analysis.r (1) # Matlab script executing the genetic algorithm | o--* code/matlab/ga_test_par.r (2) # Matlab script testing the genetic algorithm | o--* code/matlab/bayesian_information_criterion.r (3) # Matlab script testing the genetic algorithm | o--* code/matlab/ga_test_

实验二：FFT算法的MATLAB实现题一：若x(n)=cos(n*pi/6)是一个N=12的有限序列，利用MATLAB计算它的DFT并画出图形。 题二：一被噪声污染的信号，很难看出它所包含的频率分量，如一个由50Hz和120Hz正弦信号构成的信号，受均值随机噪声的干扰，数据采样率为1000Hz，通过FFT来分析其信号频率成分，用MATLAB实现。 题三：调用原始语音信号mtlb，对其进行FFT变换后去掉幅值小于1的FFT变换值，最后重构语音信号。 （要求有四幅语音信号的频谱图在同一图形窗口以便比较：分别是1、原始语音信号；2、FFT变换；3去掉幅值小于1的FFT变换值；4、重构语音信号）

多种群遗传算法的函数优化算法的理论基础、案例背景、matlab程序实现

　if num_of_neb_anchor(i)>1&&num_of_neb_anchor(i)<6 　　%如果未知节点i的邻居锚节点个数在2和5之间 　　fenmu(i)=0; 　　fenzi_x(i)=0; 　　fenzi_y(i)=0; 　　fenzi_z(i)=0; 　　for k=1:num_of_neb_anchor(i) 　　distant_rssi(i,k)=sqrt((node_x(i)-neighbor_anchor_x(i,k))^2+(node_y(i)-neighbor_anchor_y(i,k))^2+(node_z(i)-neighbor_anchor_z(i,k))^2);

em算法matlab代码动态因素模型 这是我第一次使用Github。 如果我成功推送了此自述文件的更新版本，则将显示此消息。 该项目在Julia中实施。 动态因子模型涉及两个主要步骤： 初始化起始矩阵（用于卡尔曼滤波的观测矩阵和过渡矩阵）。 我们使用主成分和简单的OLS方法来获取参数的初始值。 通过卡尔曼滤波更新参数（在这个复杂的多个参数问题中，我们通过使用EM算法来最大化似然性来探索频数方法）。 将来，我们计划还探索贝叶斯范式中的估计（使用Gibb算法或Metropolis-Hasting算法）。 这个项目的目标是，与学习模型本身一起，我们试图测试是否在julia中运行该模型比在matlab中运行现有代码要快得多。

简单的遗传算法matlab实现，子程序，主程序，及说明文档