可行方向法的matlab代码IEEEtubrainhack 1.）从Thalmic Labs Myo获取原始数据 我们从Mathworks文件交换中获取了MEX包装器，并遍历了示例代码以找出可在MATLAB中使用的数据。 浏览完每个变量后，我们将列表压缩为：来自8个不同通道的EMG数据以及用于计算臂带在矢状面中的方向的旋转+陀螺仪数据。 2.）EMG信号处理 对于EMG信号，我们采用了最新数据点的一部分（200Hz信号的最后100个点），并采用了功率来给出可以绘制的标量值。 请注意，我们为每个数据点滑动窗口，因此我们不会丢失任何信息。 然后，我们使用平均功率数据训练了前臂EMG信号的一组7种肌肉运动（休息，向左弯曲手腕，向右弯曲手腕，拳头，举起两个手指，伸出手指，蜘蛛人的手）。 每个动作只需要训练10次。 3.）实时运动分类 然后，我们读入测试的EMG值，看看是否可以根据训练集对运动进行分类。 我们使用了最小二乘错误分类方法，结果证明该方法在计算上是可行的，并且功能强大。 然后，我们读取旋转数据和陀螺仪数据，并使用一些计算将其转换为方向，我们进行了绝对阈值处理，将前臂位置分为“下”，“

大数据-算法-非线性约束最优化超线性收敛的模松弛强次可行方向法.pdf

Zoutendijk可行方向法及其改进方法的详细介绍

可行方向法的matlab代码smoothLUT和Lut2Vhdl MATLAB类smoothLUT使用[1]中描述的算法为规则间隔的二维数据的快速且平滑的双三次B样条插值生成均匀的结。 MATLAB类Lut2Vdhl在VDHL代码中实现了相应的插值算法（也在[1]中进行了描述）。 [1] R. Mitze，D。Dillkötter，S。Gros，A。Schild和M.Mönnigmann。 快速，平滑的表面B样条插值用于系统建模中规则间隔的数据，使MPC实时可行。 欧洲控制会议2018（ECC18）的会议记录，利马索尔：667-672，2018 入门 从Github下载此存储库。 先决条件 要使用此类，您需要 的MATLAB 准备 打开MATLAB。 将文件smoothLUT.m和Lut2Vhdl.m添加到您的MATLAB路径。 现在您可以开始了！ 使用smoothLUT和Lut2Vhdl 下面将简要介绍class smoothLUT和Lut2Vhdl 。 更详细的纪录片以 doc smoothLUT doc Lut2Vhdl 创建类smoothLUT的实例 可以为基于常规网格的二维查

给定一个可行点 之后，用某种方法确定一个改进的可行方向 ，然后沿方向 ，求解一个有约束的线搜索问题，得极小点 如果 不是最优解，则重复上述步骤。可行方向法就是利用线性规划方法来确定 的。