资源列表
fft
- 对信号进行FFT，绘制出频率变化振幅，以及Nyquist频率之前随频率变化的振幅，进行谱分析，对归一化频率0~1进行分析。(The signal is FFT, the amplitude of frequency change is drawn, and the amplitude of the frequency changes with the frequency before the Nyquist frequency. The spectral analysis is carried
recommend-system-master
- 协同过滤算法实现推荐过程，其中产生了协同过滤推荐矩阵，通过矩阵计算推荐数据(generate recommend result through ITEMCF)
Desktop
- 量化投资分析，MATLAB数值分析，优化投资、股票行情分析决策(Quantitative investment analysis)
DOMFluor
- 用Matlab编写的三维荧光分析工具，可以导入、浏览荧光数据，自动进行平行因子分析，并确定荧光组分。 (The DOMFLOUR toolbox (decomposition routines for Excitation Emission Matrices) has been developed to support and extend the application of PARAFAC to fluorescence Excitation Emission Matrix (EEM) da
2003bci竞赛脑电数据
- 2003年脑电竞赛的MAT数据。想要的可以直接下载 可以把数据放在MATLAB中直接处理(MAT data of the 2003 EEG competition. If you want, you can download it directly, and you can put data in MATLAB directly.)
实用化工计算机模拟-Matlab在化学工程中的应用
- 实用化工计算机模拟-Matlab在化学工程中的应用案例，内附pdf案例讲解以及案例源文件(Practical chemical computer simulation -Matlab application case in chemical engineering, including PDF case explanation and case source file.)
海浪模拟
- 用于求解PM波浪谱，matlab编程，随机波浪课程应用(Used to solve P-M wave spectrum)
基于Python的Abaqus二次开发实例讲解
- 基于python的二次开发案例。1、所有的代码均可以先在Abaqus\CAE中操作一遍后再通过rp文件读取，然后再在此基础上进行相应的修改； 2、Python是一种解释性语言，读起来非常清晰，因此在修改程序的过程中，不存在程序难以理解的问题； 3、Python是一种通用性的、功能非常强大的面向对象编程语言，有许多成熟的类似于Matlab函数的程序在网络上流传，为后期进一步的数据处理提供了方便。(Python-based secondary development case)
channel_36.873
- 3GPP 36.873信道建模，用Python编写(3GPP 36.873 channel modeling, written in Python)
Fyzzy logic controller
- 模糊逻辑控制器的谐波最小化。出现了给用户提供优质电能的问题。这是由于网络中非线性负载的增加，构成了电网的谐波污染源，产生了许多干扰，干扰了电气设备的优化运行。本文提出了消除非线性负载引入的谐波的解决方案。利用Matlab Simulink对有源电力滤波器（APF）在稳态和暂态过程中对非线性负载产生的谐波和无功功率进行了补偿和分析。仿真方法对有源电力滤波器的实用性得到了证明，利用MATLAB SIMULINK具有更好的电能质量洞察力，以开发基于有源电力滤波器的新型模糊逻辑控制器(This is d
线性回归算法
- 多元最小二乘法和零空间投影的多维最小二乘法，matlab程序，简单易懂，含有注释
基于遗传模拟退火算法的聚类算法
- 遗传模拟退火算法和聚类算法的结合，有助于学生课程设计，熟悉算法代码的学习(The combination of genetic simulated annealing algorithm and clustering algorithm is helpful to students' curriculum design and familiarity with algorithm code learning.)