有详细的Matlab代码注解，用数值方法解决矩阵方程，包括Gauss迭代法，以及SOR迭代法，并且实现了几个例子

1.阈值化分割原理 通过对图像的灰度直方图进行数学统计，选择一个或多个阈值将像素划分为若干类。一般情况下，当图像由灰度值相差较大的目标和背景组成时，如果目标区域内部像素灰度分布均匀一致，背景区域像素在另一个灰度级上也分布均匀，这时图像的灰度直方图会呈现出双峰特性。 在这种情况下，选取位于这两个峰值中间的谷底对应的灰度值T作为灰度阈值，将图像中各个像素的灰度值与这个阈值进行比较，根据比较的结果将图像中的像素划分到两个类中。像素灰度值大于阈值T的像素点归为一类，其余像素点归为另一类。经阈值化处理后的图像g(x,y)定义为： 其中f(x,y)为原图像，T为灰度阈值，g(x,y)为分割后产生的二

matlab开发-迭代学习运动控制。在位置控制系统中实现了具有遗忘功能的基本重复补偿。

GS迭代法，求解线性方程组 matlab代码

牛顿迭代算法有一定的缺陷，这个是实现同伦算法优化初值的例子。平台是matlab，可以参考。

在MATLAB上使用迭代法对图像进行法分割，可用

潮流计算高斯-赛德尔迭代法是求解电力系统潮流的方法。通过编程获得电力系统模型，通过计算电力网的节点导纳矩阵和各节点电压、功率，从而计算该电网的潮流。

马尔科夫决策过程中可以采用策略迭代方式得到最优策略，本算法程序用matlab语言编程实现，可以调用该程序得到最优策略

利用简单迭代法、牛顿法、弦割法求解方程f（x）=0的全部根

该算法用于解决数值分析里的超松弛迭代算法