MATLAB源码集锦-34种数据降维方法代码

收集了几个ae和pr最常用的几个插件。
包括人像磨皮，动态模糊，视频去闪烁，LOOKS调色插件，视频降噪插件。

本书基于MATLAB6．5正式版(Release13)，为读者提供了使用MATLAB的实际性指点。
本书首要介绍了MATLAB中与抑制工程相关的6个底子货物箱：体系辨识货物箱、抑制体系货物箱、鲁棒抑制货物箱、模子料想抑制货物箱、模糊逻辑货物箱以及非线性抑制方案模块，同时提供了MATLAB中的一些底子学识。
在教学6个货物箱的进程中，本书还教学了一些工程使用方面的配景学识，并对于每一个函数的成果、语法以及参数做了详尽的阐发，对于许多弥留的函数都给出了详尽的示例法度圭表标准。
本书能够作为低级院校抑制工程业余本科生、钻研生课本使用，也可作为广大科研工程本领人员的参考用书。
第1章MATLAB底子1．1MATLAB的汗青1．1．1MATLAB的暴发1．1．2MATLAB的阻滞1．2MATLAB体系组成1．2．1MATLAB的体系组成1．2．2MATLAB货物箱及使用介绍1．3末了使用MATLAB1．3．1MATLAB的启动1．3．2样例1．3．3MATLAB末了学识第2章MATLAB体系辨识货物箱2．1体系辨识的原理及辨识模子的简介2．1．1底子原理2．1．2罕用的模子类2．2体系辨识货物箱函数2．2．1模子建树以及转换的函数介绍2．2．2非参数模子类的辨识函数介绍2．2．3参数模子类的辨识函数介绍2．2．4递推参数模子辨识函数介绍2．2．5模子验证与仿真函数介绍2．2．6其余罕用函数介绍2．3体系辨识货物箱图形界面2．3．1数据视图2．3．2操作遴选2．3．3模子视图第3章抑制体系货物箱3．1LTI体系模子及转换3．1．1LTI模子3．1．2LTI货物及其属性3．1．3LTI模子函数3．1．4模子检测函数3．2外形空间的实现3．2．1外形空间的实现3．2．2外形空间的实现的函数3．3体系时域照料3．3．1体系时域照料3．3．2体系时域提前3．4体系频率照料3．5顶点配置配备枚举3．6模子的综合处置3．6．1模子的转换3．6．2模子的毗邻3．6．3模子降阶3．7LQG方案3．8GUI函数介绍第4章鲁棒抑制货物箱4．1鲁棒抑制实际及鲁棒抑制货物箱简介4．1．1鲁棒抑制实际概述4．1．2鲁棒抑制货物箱底子数据结构4．2体系模子建树与转换货物4．2．1模子建树货物4．2．2模子转换货物4．3鲁棒抑制货物箱成果函数4．3．1Riccati方程求解4．3．2Riccati方程前提数4．3．3矩阵的Schur方式4．4多变量波特图4．4．1频率照料的特色增益／相位波特图4．4．2络续以及离散体系的怪异值波特图4．4．3结构怪异值波特图4．5矩阵因子化本领4．6模子降阶方式4．6．1Schur相对于倾向模子降阶方式4．6．2失调模子降阶4．6．3最优Hartkel最小迫近降阶4．7鲁棒抑制箱综合方式4．7．1离散以及络续征兆的H2综合4．7．2离散以及络续征兆的H∞综合4．7．3H∞综合的丁迭代方式4．7．4H2以及H∞范数4．7．5LQC优化抑制综合4．7．6LQG回路传输规复4．7．7综合4．7．8youla参数化4．8示例第5章模子料想抑制货物箱5．1体系模子辨识函数5．1．1数据向量或者矩阵的归一化5．1．2基于线性回归方式的脉冲照料模子辨识5．1．3脉冲照料模子转换为阶跃照料模子5．1．4模子的校验5．2体系矩阵信息及画图函数5．3模子转换函数5．4模子建树以及毗邻函数5．5抑制器方案与仿真5．5．1基于MPC阶跃照料的抑制器方案与仿真5．5．2基于MPC外形空间模子的抑制器方案与仿真5．6体系阐发函数5．7模子料想抑制货物箱成果函数第6章模糊逻辑货物箱6．1模糊逻辑实际简介6．1．1模糊群集6．1．2模糊关连6．1．3模糊推理6．2MATLAB模糊逻辑货物箱6．2．1模糊附属度函数6．2．2模糊推理体系数据管理函数6．3逻辑货物箱的图形用户界面6．4模糊推理体系的低级使用6．5模糊逻辑货物箱接口及示例函数第7章非线性抑制方案模块7．1NCD模块的使用7，1．1建树闭环体系方框图7．1．2配置解放前提7．1．3末了优化盘算7．2NCD模块使用实例

MediaCoderKTV视频转换业余版是一款针对于KTV视频点播行业开拓的，特意用于转换制作KTV视频节目的软件。
它最大的特色是渺小的智能音频处置成果，搜罗多音轨音量失调、左右声道音量失调、多音轨剖析单音轨音轨等成果，从而使泛滥现存的KTV硬件板卡以及配置配备枚举能够顺遂并美满地切换原唱以及伴奏。
加之MediaCoder与生俱来的高品质高成果的视频处置成果，可高功能地把视频转换为MPEG1/二、DivX、H.264格式。
成果简介•自动批量失调多音轨音量（行业版）•自动批量失调左右声道音量（行业版）•反对于高清1080p以及720p（行业版）•反对于GPU硬件编码减速（行业版）•双音轨转换•双音轨以及单音轨(左右声道)互转•交流原唱以及伴唱音轨秩序或者左右声道秩序•削减画面字幕或者图片水印•批量转换自动相持原始音视频码率（或者以百分比调解）•反对于行业主流视频格式，搜罗H.26四、DivX、XviD、MPEG-一、MPEG-二、MP四、MKV等•画面分说率、帧率调解、画面裁剪、片断（功夫）遴选•画面视觉下场优化，搜罗画面降噪、比力度自动调解等自己找了良久，试过多少十个视频格式转换软件，居然不一能真正实现到左右音轨切换的，末了找到这个软件。
试用版用过，感应不错，DVD，MKV都能转、好用。
但又苦苦探究了一年，便是不找到免费破解版，只能出钱跟他人花RMB买了这个版本，用患上不错，所以推选并免费送给朋友们

基于FPGA的多成果信号暴发器，此信号暴发器可暴发的波形有：正弦波，方波，三角波，斜升锯齿波，斜降锯齿波，梯形波，蹊径波，双蹊径波中的六种。
方案软件申请用quartusii，先用该软件仿真，再接上FPGA试验箱，编译，运行并下载到试验箱，用示波器查核期指定输入端波形。

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

matlab对于粗拙随机漫衍大概建模，该代码生整做作随机粗拙的各向同性大概。
这些大概可用于模拟大概粗拙度或者从工程大概的纳米特色到山脉，地形或者景不雅的大规模地形的地形。
该代码基于经由分形来模拟大概描摹/粗拙度。
它使用傅里叶不雅点（尤为是功率谱密度）举行大概熟成。
大概熟成有两种遴选，天生的大概有转动地域或者不转动地域。
假如您不熟习滚降的不雅点，请参阅上传的图片以患上到此代码。
对于代码，您需要5个输入（不滚降地域）或者6个输入（搜罗滚降波矢量）。
这些输入是

这是一篇来自science杂志的论文，极其典型！介绍了测地距离在流行降维中的使用。
Scientistsworkingwithlargevolumesofhigh-dimensionaldata,suchasglobalclimatepatterns,stellarspectra,orhumangenedistributions,regularlyconfronttheproblemofdimensionalityreduction:Þndingmeaningfullow-dimensionalstructureshiddenintheirhigh-dimensionalobservations.Thehumanbrainconfrontsthesameproblemineverydayperception,extractingfromitshigh-dimensionalsensoryinputsÑ30,000auditorynerveÞbersor106opticnerveÞbersÑamanageablysmallnumberofperceptuallyrelevantfeatures.Herewedescribeanapproachtosolvingdimensionalityreductionproblemsthatuseseasilymeasuredlocalmetricinformationtolearntheunderlyingglobalgeometryofadataset.Unlikeclassicaltechniquessuchasprincipalcomponentanalysis(PCA)andmultidimensionalscaling(MDS),ourapproachiscapableofdiscoveringthenonlineardegreesoffreedomthatunderliecomplexnaturalobservations,suchashumanhandwritingorimagesofafaceunderdifferentviewingconditions.Incontrasttopreviousalgorithmsfornonlineardimensionalityreduction,oursefÞcientlycomputesagloballyoptimalsolution,and,foranimportantclassofdatamanifolds,isguaranteedtoconvergeasymptoticallytothetruestructure.

算例01：印制板PI、去耦电容、IR压降、EMC方案法则查验.丛书15-算例04：印制板上复线三米法辐射场（RE）的准确仿真丛书15-算例05：单根导线电磁辐射（RE）的准确仿真丛书15-算例06：平行线缆间的串扰（XT）仿真...........07/08/09/11/13/18/19/21/23

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。