说明：在matlab环境下最近邻插值法、双线性插值法对图像进行放大和缩小。以及对图像加入噪声椒盐，高斯，乘性噪声。

最近邻插值法 双线性插值法 噪声 高斯 乘性噪声

说明：带算例的弧长法,可以对弧长法的运算模式有更加清晰的认识。

弧长法

说明：Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：首先给出弱学习算法和样本空间（工， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个...

BP Adaboost算法 样本权重 基于BP的强分类器 BP-Adaboost 数据分类算法 分类器

说明：针对室内麦克风阵列仿真信号的产生，有混响，可以添加任意角度的噪声。

麦克风阵列 信号产生 混响 任意角度 噪声

说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

BP 网络 贝叶斯正则化算法 L-M 优化算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr 白噪声

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正 则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr BP

说明：采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。在本例中，将采用两种训练方法，即L-M优化算法（trainlm)和贝叶斯正则化算法（trainbr),用以训练BP网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯拟合 trainbr BP数据拟合 Trainlm data-fit-matlab

说明：变步长LMS算法，可以明显加快LMS收敛速度

变步长 lms-algorithm 变步长LMS算法 收敛速度 variable-step-size

说明：实现多智能体的编队控制，对程序稍加修改就可以实现多个多智能体的队形控制，包括直线型、三角形等各种队形。

编队-matlab matlab-编队 队形-控制 MATLAB-多智能体 多智能体-MATLAB

说明：海浪模拟研究程序——线性叠加法三维随机海浪的模拟研究对于研究海浪的本质特征以及海浪对船舶结构物的作用等问题有重要意义。

线性海浪 six7k9 船舶模拟 三维特征 海浪-模拟