第一范数最小化matlab源代码，写的很详细，有注释，需要的可自行下载。

软件程序按照发射端所掌握的各用户信道状态信息的程度共分为两部分：即完整信道状态信息(CSIT)和部分信道状态信息(CSIP)。
其中，每一部分都包括预编码(precoding)和用户调度(scheduling)。
在CSIT中，precoding又按照各用户的数据流数分为单数据流和多数据流两种情况。
在每种情况下，首先考察了不同预编码算法的性能表现，包括两种ZF、MMSE、SINR、SLNR。
之后又考察了功率分配算法的性能表现（文件名中含有PD表明其含有功率分配的过程）。
按照不同指标进行功率分配的，在文件名中进行了区分，如PD_CN代表以信道范数为参考指标进行功率分配。
Scheduling部分首先观察了RoundRobin、MaxH和MMSLNR三种算法的性能对比。
之后在Kc和Round部分分别观察了不同预选用户数和不同最大替换轮数下MMSLNR算法的表现。
在CSIP中，只对各用户单数据流的情况进行了仿真。
采用的预编码算法主要有DSLNR（即直接运用CSIT下的预编码算法）、ESLNR（即对SLNR进行均值计算的，在CSIP中，引入均值计算的与SLNR有关的算法，其文件名中都有modified以示区别）、EMMSE（即陈明老师那边的那篇文章中的预编码算法）。
Scheduling中也只是简单的观察了RoundRobin、MaxH、DMMSLNR和EMMSLNR（前者没有均值计算，后者有）的性能对比。
在各部分程序中，main以及mainX（X代表某一数字）是最终的主程序，且各种参数均在主程序的开头部分进行了说明。
主程序中，都是按照信号生成，信道生成，调度与预编码，信号接收这样的过程进行的。

目录第1章数字信号处理引言　　1.1引言　　1.2数字信号处理起源　　1.3信号域　　1.4信号分类　　1.5DSP：一个学科第2章采样原理　　2.1引言　　2.2香农采样原理　　2.3信号重构　　2.4香农插值　　2.5采样方法　　2.6多通道采样　　2.7MATLAB音频选项第3章混叠　　3.1引言　　3.2混叠　　3.3圆判据　　3.4IF采样第4章数据转换和量化　　4.1域的转换　　4.2ADC分类　　4.3ADC增强技术　　4.4DSP数据表示方法　　4.5量化误差　　4.6MAC单元　　4.7MATLAB支持工具第5章z变换　　5.1引言　　5.2z变换　　5.3原始信号　　5.4线性系统的z变换　　5.5z变换特性　　5.6MATLABz变换设计工具　　5.7系统稳定性　　5.8逆z变换　　5.9赫维赛德展开法　　5.10逆z变换MATLAB设计工具　　第6章有限冲激响应滤波器[1]6.1引言　　6.2FIR滤波器　　6.3理想低通FIR滤波器　　6.4FIR滤波器设计　　6.5稳定性　　6.6线性相位　　6.7群延迟　　6.8FIR滤波器零点位置　　6.9零相位FIR滤波器　　6.10最小相位滤波器第7章窗函数设计法　　7.1有限冲激响应综述　　7.2基于窗函数的FIR滤波器设计　　7.3确定性设计　　7.4数据窗　　7.5基于MATLAB窗函数的FIR滤波器设计　　7.6Kaiser窗函数　　7.7截尾型傅里叶变换设计方法　　7.8频率采样设计法第8章最小均方设计方法　　8.1有限冲激响应综述　　8.2最小二乘法　　8.3最小二乘FIR滤波器设计　　8.4MATLAB最小均方设计　　8.5MATLAB设计对比　　8.6PRONY方法第9章等波纹设计方法　　9.1等波纹准则　　9.2雷米兹交换算法　　9.3加权等波纹FIR滤波器设计　　9.4希尔伯特等波纹FIR滤波器　　9.5等波纹滤波器阶次估计　　9.6MATLAB等波纹FIR滤波器实现　　9.7LPFIR滤波器设计　　9.8基于Lp范数的MATLAB滤波器设计第10章FIR滤波器特例　　10.1引言　　10.2滑动平均FIR滤波器　　10.3梳状FIR滤波器[1]10.4L波段FIR滤波器　　10.5镜像FIR滤波器　　10.6补码FIR滤波器　　10.7频率抽样滤波器组　　10.8卷积平滑FIR滤波器　　10.9非线性相位FIR滤波器　　10.10FarrowFIR滤波器第11章FIR的实现　　11.1概述　　11.2直接型FIR滤波器　　11.3转置结构　　11.4对称FIR滤波器结构　　11.5格型FIR滤波器结构　　11.6分布式算法　　11.7正则符号数　　11.8简化加法器图　　11.9FIR有限字长效应　　11.10计算误差　　11.11缩放　　11.12多重MAC结构[1]第12章经典滤波器设计　　12.1引言　　12.2经典模拟滤波器　　12.3模拟原型滤波器　　12.4巴特沃斯原型滤波器　　12.5切比雪夫原型滤波器　　12.6椭圆原型滤波器　　12.7原型滤波器到最终形式的转换　　12.8其他IIR滤波器形式　　12.9PRONY（PADE）法　　12.10尤尔—沃尔第13章无限冲激响应滤波器设计　　13.1引言　　13.2冲激响应不变法　　13.3冲激响应不变滤波器设计　　13.4双线性z变换法　　13.5翘曲　　13.6MATLABIIR滤波器设计　　13.7冲激响应不变与双线性z变换IIR对比　　13.8最优化第14章状态变量滤波器模型　　14.1状态空间系统　　14.2状态变量　　14.3模拟仿真　　14.4MATLAB仿真　　14.5状态变量模型　　14.6基变换　　14.7MATLAB状态空间　　14.8转置系统　　14.9MATLAB状态空间算法结构第15章数字滤波器结构　　15.1滤波器结构　　15.2直Ⅰ、Ⅱ型结构　　15.3直Ⅰ、Ⅱ型IIR滤波器的MATLAB相关函数　　15.4直Ⅰ、Ⅱ型结构的MATLAB实现　　15.5级联型结构　　15.6一阶、二阶子滤波器　　15.7一阶、二阶子滤波器的MATLAB实现[1]15.8并联型结构　　15.9级联/并联型结构的MATLAB实现　　15.10梯型/格型IIR滤波器第16章定点效应　　16.1背景　　16.2定点系统　　16.3溢

具有非贪婪l（1）-范数最大化的块主成分分析

使用isodata算法结合lssvm预测风电功率，LSSVR使用二范数优化目标函数，并利用等式约束条件代替SVM标准算法中的不等式约束条件，克服了SVM在大规模问题中存在的训练速度较慢的缺点。

学生，程序员

本文档是2012-2013学年度，春季学期，在清华大学计算机系，学习邓俊辉老师讲授的计算几何课大作业。
内有我们的实验报告以及源代码、可执行文件等。
用Vs2010编写，图形界面为Vs2010自带的MFC模块，无需加载其他的图形库。
我们的程序基于之前在网上找到的一个名为FastVd的代码。
该程序用来生成L2范数下的Voronoi。
非常感谢该代码的分享者！我们有义务将他的无私发扬光大！

本书主要是为了帮助那些在非数学领域工作的专业人员理解小波这一非常数学化的高深主题，并为在更严格的数学层面上进一步学习小波奠定基础。
在这里，包含了详细的讨论与精心设计的实例、图表以及练习，为读者理解基本概念提供了循序渐进的指导。
这些基本概念包括向量空间、度量。
范数、内积，基、维数、双正交性和矩阵等，甚至还包括许多新的小波应用，如图像压缩、湍流以及模式识别！本书是一本通过大量实例讲述小波与经典信号处理之间关系的入门书籍，主要内容包括：函数与变换、采样定理、多采样率处理、快速傅里叶变换、小波变换、正交镜像滤波器、实用小波和滤波器等．除此之外，本书还包括小波的一些典型应用，如图像压缩、湍流、模式识别等。

脑-机接口(BCI)中常用高密度导联来获取脑电(EEG)信号的空间信息,为了避免使用过多导联给EEG采集工作带来不便,消除无关的噪声通道,本文提出了一种基于共空间模式(CSP)的导联优化方法,基于CSP方法得到的投影矩阵,使用2-范数的导联筛选准则,筛选出在投影空间中权重较大的M个导联,目的是用较少的导联来获得与使用高密度导联相近的分类识别率。
实验数据使用BCICompetition2005DatasetⅢa,针对三个受试者的三类运动想象(左手、右手和脚),分别比较了使用该方法选择的导联和使用全部导联情况下得到的分类识别率。
实验表明,使用筛选后的20导联得到的三个受试者的分类识别率,均高于使用全部60导联得到的分类识别率,从而验证了所提出方法的有效性和实用性

第一章误差与范数第二章非线性方程（组）的数值解法第三章解线性方程组的直接方法第四章解线性方程组的迭代法第五章矩阵的特征值与特征向量的计算第六章函数的插值方法第七章函数逼近与曲线（面）拟合第八章数值微分第九章数值积分第十章常微分方程（组）求解

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。