二维插值函数：c=f(a,b)，Matlab版本，网上的代码有问题，已纠正，该程序可应用于工业控制中，如热效率计算，通过温压焓值表进行插值计算，得到某个温度压力下的焓值。该代码函数均自己编写，没有用到Matlab中的函数。所以可将Matlab代码转换成C/C++。

该工具箱提供了在 Matlab 中可视化 3D 大脑模型的功能，以及灵活地绘制大脑表面及其周围数据的功能。 该工具箱包括一个演示脚本和数据，让您快速熟悉它。 所有功能都包括全面的文档； 键入“帮助<功能名称>”以访问描述和使用说明。

matlab实现bsc代码低密度聚乙烯 使用对数和积方法实现LDPC软解码算法的Matlab函数 该代码是通过研究Sarah Johnson的论文（或在参考资料/SJohnsonLDPCintro.pdf中）编写的，因此可以在此处找到我算法的所有数学解释。 用法 要使用该功能，唯一的参数是接收到的序列（我称其为input_frame）。 您可以放置​​位或正/负浮点数（取决于要建模的通道） 默认值 解码矩阵为：H = [1 1 0 1 0 0; 0 1 1 0 1 0; 1 0 0 0 1 1; 0 0 1 1 0 1]； 该通道是具有0.2交叉概率的BSC（二进制对称通道）。 在代码中，您可以将其更改为AWGN频道。 这些默认值允许测试Sarah Johnson论文的示例2.5和2.6。 参数化 H，解码矩阵，可以修改； 该代码将适应。 可以改变信道对先验LLR的影响。 为此，请参考功能a_priori_log_likehood和a_priori_log_likehood_AWGN之间的区别 其他变量也可以更改，例如最大迭代次数等。 例子 具有默认H矩阵命令的BS通道：ldpcdec

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。 一、导入sklearn算法包 Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html。 skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示， 逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression 朴素

涵盖了MATLAB中大部分常用函数，方面在学习MATLAB时，查询函数的用法。

matlab 函数的一般化 [X,Y,Z]=圆柱体(R,N)。 [X,Y,Z]=圆柱体2P(R,N,r1,r2);surf(X,Y,Z); 沿点 r1 和 r2 之间指定的轴（沿 z 轴表示“圆柱体”）生成 3D 圆柱面。 r1=[x1 y1 z1];r2=[x2 y2 z2]; 和 R，半径可以使用向量 R(i) 而不是标量（对于圆柱体）进行参数化。 例如，可用于创建高级分子图像。

PCA是根据特征相关程度即协方差值加上线性变换的原理，得到的变换特征向量对应的特征值代表特征成分贡献值大小。 协方差只对特征之间的线性关系敏感，协方差越大，就越可能被去除，所以PCA只能去掉线性相关特征。

matlab函数模块练习

最小二乘法函数拟合。结合一个题目演示了如何自编代码实现用多项式函数和指数函数作为基函数来实现最小二乘拟合，函数文件独立，便于移植，便于推广，题目附有解答，题目来自西工大数值计算方法作业。采用MATLAB实现。

适合matlab初学者，提供了商人过河程序的实现，适合所有情况