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Matlab代码移植基于马尔可夫决策过程的移动边缘计算中的动态服务迁移 这是S. Wang，R. Urgaonkar，M. Zafer，T. He，K. Chan，Leung KK Leung的仿真代码，“基于Markov决策过程的移动边缘计算中的动态服务迁移”，IEEE / ACM。关于网络，第一卷。 27号3，第1272至1288页，2019年6月。（arXiv链接：） 该代码在MATLAB上运行效果最佳。 它也可以继续运行，但是瞬时成本图可能会以较低的粒度显示。 要重现随机游走结果（本文的图6），请运行mainRandomWalk.m 。 要使用实际基站位置来再现结果（本文的图8），请运行mainRealCellLocation.m 。 mainRandomWalk.m和mainRealCellLocation.m中的某些参数可以针对不同的实验进行更改。 主算法中实现algorithms.m被称为内mainRandomWalk.m和mainRealCellLocation.m 。 从获得真实用户跟踪，从获得基站位置。 它们保存在traceRealCellLocations.mat

出版日期和地址； U. Erkan, L. Gokrem, 基于像素密度的椒盐噪声去除新方法, Turk J Elec Eng & Comp Sci, 26, (2018), 162-171, doi:10.3906/elk-1705-256 摘要：在本文中，我们提供了一种去除椒盐噪声的新方法，我们将其称为基于像素密度滤波器 (BPDF)。 该方法的第一步是确定一个像素是否有噪声，然后我们决定接受噪声像素作为中心的自适应窗口大小。 窗口内重复次数最多的无噪声像素值被设置为新的像素值。 通过使用18张测试图像，我们给出了峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）、图像增强因子（IEF）、标准中值滤波器（SMF）、自适应中值滤波器（AMF）、自适应模糊滤波器 (AFM)、渐进式切换中值滤波器 (PSMF)、基于决策的算法 (DBA)、改进的基于决策的非对称修整中值滤波器 (MDBUTMF)

出版日期和地址； Erkan U.、Gökrem L.、Enginoğlu S.，计算机与电气工程，2018 年，卷：70 页：789-798，doi：10.1016/j.compeleceng.2018.01.019 摘要：在本文中，我们提出了一种新方法，即不同应用中值滤波器 (DAMF)，以去除所有密度下的椒盐 (SAP) 噪声。 然后，我们解释了它的一些基本概念。 之后，我们通过使用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）对一些图像（如Cameraman和Lena）使用DAMF方法和其他一些方法的结果进行了比较。 例如，对于 SAP 噪声比为 30% 的 Cameraman 图像，PSMF、DBA、MDBUTMF 和 NAFSM 方法的 PSNR 和 SSIM 结果分别为 28.27/29.28/29.44/32.09 和 0.9044/0.9324/0.7749/0.77

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MRI图像超分辨率代码，采用低秩全变分算法，论文发表于IEEE Transactions on Medical Imaging2015