load(‘输入自己的数据’);%load('D:\zzmatlab\mymatlab\bin\transfer learning\teacherdata\data\567.mat');

1.软件版本 MATLAB2021a 2.本算法理论知识 注水算法是根据某种准则，并根据信道状况对发送功率进行自适应分配，通常是信道状况好的时刻，多分配功率，信道差的时候，少分配功率，从而最大化传输速率

1.软件版本 matlab2013b 2.系统程序 提出一种新的多重分形图象去噪算法,讨论了基于小波极大模的多重 分形谱估计算法.在此基础上推导了图像取噪声的谱移位算子.该方法没有对噪声的类型提出任何假设条件

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 多重分形(multifractal)一种分为多个区域的复杂分形结构。

代码 总的代码顺序...

一、建模的步骤 1、设置神经网络及参数 主要是设置隐层节点数、训练步数等。 2、将所有数据投入训练 工具自动将数据分割为三份（训练，验证和测试，默认70%，15%，15%），训练数据用于训练，验证数据在训练过程中检验是否过拟合，测试数据留给用户自行测试。 PASS:数据不需要归一化，工具箱会自动归一化 3、查看结果 从工具箱的训练结果中抽出训练数据和测试数据，检验两者的结果...

函数介绍 newlind——设计一个线性层 newlind函数返回的net已经训练完毕，不需要再自行调用train函数训练 最小二乘法演示 newlind拟合直线 x=-5:5; y1=3*x-7; % 直线方程 randn('state',2); % 设置种子...

可以做成类似我之前用matlab做的小工具。 不过粗略看了下，这个编译后的文件会比较大，至少几百M...

本篇文档基于MATLAB软件实现了封闭曲线形成的曲面内网格的自动化生成过程。

据说在汽车领域因清华宋健老师搞ABS用它做工具所以有相当的用户] 3 Matlab/SimHydraulics 减振器模型（动态阻尼特性）：单向循环式，活塞与活塞杆面积相等且活塞不节流。

仿真分析,有限元,模拟,计算,力学,航空,航天, ANSYS,MSC,ABAQUS,ALGOR,Adina,COMSOL,FEMLAB,Matlab,Fluent 我这次主要用一个例子（见下图）来介绍一下在

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例1 特殊矩阵创建 元素全为1的方阵 单位矩阵创建 零矩阵创建 利用ones()、zeros()、eye()这些函数可以很方便的创建一些特殊矩阵。 例2.托普利兹矩阵 托普利兹矩阵 托普利兹矩阵需要给出第一列元素、第一行元素来创建。其他元素都等于其左上角的元素。值得注意的是，第一行第一列元素相等（即T(1,1)==c(1)==r(1))。

上次说到各种数据类型，这次着重讲讲如何提取不同文件中的数据。 常见的文件类型有文本文件(.txt/.dat)、表格文件(.xls/.xlsx)、图像数据(.jpg)、视频数据(.mp4)、特殊类型文件(.fits/.cdf)等。分别有相应的文件读取函数：load/importdata、xlsread、imread、VideoReader、

1. 项目背景 有个项目需求，也就是对下图选中的节点（uitreenode）采用代码进行checkBox的修改，将true改为false 修改前 修改后 结构树建立方法： % Tag % 用于定位句柄 % 'checkbox'% 设置当前控件可以设置checkbox % 参考链接：https://ww2.mathworks

Huffman编码是一种熵编码，其基本思想为对在码元序列中出现频率大的码元给予一个比较短的编码，对出现频率小的码元给予一个比较长的编码。 1、编码过程 编码时，从最小概率的两个符号开始，选其中一个支路为0，另一支路为1。（0和1是选择可互换。当然，编码结果0和1也会相应互换） 再将已编码的两支路的概率合并，并重新排队。 继续从最小概率的两

1.代码 clear clc N=1024; t=0:1/1024:(1024-1)/1024; x1=sin(2*pi*100*t); %频率100的周期正弦信号 x2=(0.5+sin(2*pi*5*t)).*sin(2*pi*20*t.^2+2*pi*80*t);%调幅调频信号 x3=x1+x2; figure(1) s

1.人脸识别流程 1.1.1基本原理 基于YCbCr颜色空间的肤色模型进行肤色分割。在YCbCr色彩空间内对肤色进行了建模发现，肤色聚类区域在Cb—Cr子平面上的投影将缩减，与中心区域显著不同。采用这种方法的图像分割已经能够较为精确的将人脸和非人脸分割开来。 1.1.2流程图 人脸识别流程图 人脸识别程序 人脸和非人脸区域分割程序 fun

%% 基本操作 plot3(x1,y1,z1,'options1',x2,y2,z2,'options2',...)多条线 x = 1:0.1:10; y = 1:0.1:10; z = x.^2+y; plot3(x,y,z,'r--') grid on %% 参数方程 t = 0:pi/

% 颜色设置 x = linspace(0,3*pi,200); y = cos(x) + rand(1,200); plot(x,y,'Color',[1 0 1]); % 注意plot函数和scatter函数的颜色设置方法不同 scatter(x,y,[],[1 0.5 0]); x = 0:0.01:2*pi; y