1、实现手动填写数据、外部读入数据 2、实现线性代数里面的额所有的算法 3、可以将计算完成的数据输出到外部txt中。

adaboost 演示demo（基于Matlab，学习算法包括决策树、神经网络、线性回归、在线贝叶斯分类器等），动态GUI显示学习过程、vote过程等

为了减小激光外差干涉纳米测量的非线性误差,必须明确检偏器旋转误差对非线性误差的影响机理与消除方法。通过分析激光外差干涉检偏器旋转误差对非线性误差的影响,推导出检偏器旋转误差对非线性误差一次谐波和二次谐波的影响模型。仿真结果表明,当存在激光束椭圆偏振时,检偏器旋转误差对非线性误差的影响很小；当存在偏振分光镜旋转误差时,检偏器旋转误差引起的非线性误差不增加二次谐波分量,但增大了非线性误差一次谐波分量,严重影响非线性误差的大小,当偏振分光镜旋转误差为3°时,检偏器旋转误差从0°增加到5°,非线性误差从0.14 nm增大到0.97 nm。

该文件为 Linear Transmit Processing in MIMO Communications Systems 的复现代码

ChaZhiChuLi.m 双线性插值和最邻近插值对图像放大和缩放整数倍，整数由用户自己输入 Denglv.m 登录界面 XuanZe.m 选择常规图像处理和插值处理模块 GeZhongChaZhi.m 对比度亮度增强模块，直方图均衡化处理，显示处理前后的直方图 ChaZhiChuLi.fig 双线性插值和最邻近插值对图像放大和缩放整数倍界面 Denglv.fig 登录界面 XuanZe.fig 选择模块界面 GeZhongChaZhi.fig 对比度亮度增强模块，直方图均衡化处理，显示处理前后的直方图界面 该压缩文件解压缩后直接点击运行Denglv.m即可，登录账号：2017020207；登录密码：ZYL，下载后有任何运行问题可以加Q:3467096262联系我给予解决，或则直接在下方评论区评论就可以了。

使用线性回归实现波士顿房价预测，使用以下三种方法对比预测效果： 1、使用正规方程的优化方法对波士顿房价进行预测； 2、使用梯度下降的优化方法对波士顿房价进行预测； 3、使用岭回归对波士顿房价进行预测；

该文件为钢混组合梁静力分析ansys模型, 模型中：①利用线单元施加预应力；②利用非线性弹簧单元模拟剪力连接件，考虑了钢混界面滑移的影响。

为了克服基于传统查表法实现DDS方法占用存储单元多、运算速度和精度较低等缺陷，重点研究并实现了基于CORDIC算法的线性调频信号产生方法。采用Verilog硬件描述语言设计实现了基于CORDIC算法的流水线式直接数字合成器(DDS)，结合线性调频信号的相位调制函数，实现了线性调频信号的硬件产生。ModelSim上RTL仿真结果验证了该方法的正确性。

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 1.1节 线性组合在这个学科中非常重要！有时我们想要一个特定的组合，具体选择 c = 2 和 d = 1 来产 生 cv + dw = (4, 5)。其它时候我们想要 v 与 u 的所有组合（来自所有的 c 与 d）。 向量 cv 沿一条直线放置。当 w 不在那条直线上时，组合 cv + dw 充满整个二维平面。从四维空 间中的 4 个向量 u, v, w, z 开始，它们的组合 cu + dv + ew + fz 可能充满整个空间——但并不总是 这样。向量和它们的组合可能位于一个平面上或一条直线上。 第 1 章解释了这些中心思想，一切都建立在这些思想上。我们从能够合理绘制的二维向量与三维 向量开始。然后我们移入更高的维度。线性代数真正令人印象深刻的特点是如何流畅地将这一步引入 n 维空间。即使不可能画出十维的向量，你脑海中的画面也会保持是正确的。 这是本书将要通往的地方（进入 n 维空间）。第一步是 1.1 节和 1.2 节的运算。然后是在 1.3 节概 述了 3 个基本思想。

该 Matlab 程序使用有限差分、分步网格方法来求解 z 不变介质的二维横截面中弹性波传播的本征模式。 模式求解器假设没有粘性阻尼的线性、弹性、各向同性介质。 已经实现了几个边界条件：自由、固定和对称/反对称； 还可以使用完美匹配的层（吸收/辐射边界条件）。 求解器和所有边界条件均已针对 COMSOL 进行了测试，并证明可以返回约 5% 的 COMSOL 解的本征模式/本征频率。 有关模拟示例，请参见“脚本”文件夹，包括瑞利波、悬浮光束模式和泄漏波导模式。