内含训练样本，分类数据和一整套matlab代码，可直接运行，作者是参考Spectral-SpatialHyperspectralImageClassificationUsingSuperpixelandExtremeLearningMachines文章自行编写的，效果良好。

图像找茬游戏是时下非常流行的游戏之一，人眼通过对比找出图像中差异较大的位置是一件较为有难度的事情，但是对于计算机来说精确找出图像差异却是一件简单的事情。
本文利用图像之间的灰度差和色彩差寻找图像之间的差异，在图像做差的结果上进行阈值分割形成二值图像，对于二值图像采用形态学处理，首先使用膨胀腐蚀运算去除噪声和填补二值团块，然后利用连通域分析算法对图像中差异较大的位置进行精确的定位。
最后通过多组实验进行算法参数调节，实验证明本文提出的图像找茬算法能有效的定位图像之间的差异。

在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为，从而实现寻优。

设计步骤：1、语音信号的采集利用Windows下的录音机录制一段自己的话音，或采用其它软件截取一段音乐信号，然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
2、语音信号的频谱分析在Matlab中，可以利用函数FFT对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。
3、对语音信号分别加入正弦噪声和高斯白噪声，使信噪比为（学号）dB，画出加噪信号的时域波形和频谱图；
关于噪声信号，噪声类型分为如下几种：（1）白噪声；
（2）单频噪声（正弦干扰）；
（3）多频噪声（多正弦干扰）；
（4）其他干扰，如低频、高频、带限噪声，或chirp干扰、充激干扰。
4、设计数字滤波器，并画出其频率响应。
对叠加噪声前后的信号进行频谱分析，确定降噪的滤波器指标；
或者根据如下给定的滤波器性能指标：(1)低通滤波器的性能指标：=1000Hz,=1200Hz,=1dB,=100dB；
(2)高通滤波器的性能指标：=4800Hz,=5000Hz,=100dB,=1dB.(3)带通滤波器的性能指标：=1200Hz,=3000Hz,=1000Hz,=3200Hz,=100dB,=1dB。
采用窗函数法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应；
5、用滤波器对信号进行滤波用自己设计的滤波器对加噪信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
6、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化，验证滤波效果

2013全国大学生数学建模大赛B题第2问（附件2）碎纸还原程序有附件原图，效果图，matlab程序实现的代码

matlab手动搭建一个单隐层神经网络用于识别手写数字，实现:标准化数据集，计算损失函数，梯度下降法，反向传播，加深对神经网络的理解。

采用ＭＡＴＬＡＢ计算分析ＡＤＣ的直流特性，包括ＤＮＬ和ＩＮＬ

bfsk在多径瑞利衰落信道中的传输性能用matlab和simulink仿真

供混杂系统建模使用，在MATLAB6.5以上版本中使用。
可以建立5种类型的PETRI网。
ThesoftwarePetriNetToolbox,dealingwithPetrinetsunderMATLAB,ispresented.ItcanhandlefivetypesofPetrinets(untimed,transition-timed,place-timed,stochasticandgeneralizedstochastic)withfiniteorinfinitecapacity.Thetoolboxisequippedwithauser-friendlygraphicalinterfaceandallowsthreesimulationmodesaccompaniedornotbyanimation.

元启发式多目标优化的评判指标的matlab代码，包括spread\IGD\GD\RNI从多样性、收敛性等角度评价多目标优化算法

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。