说明：线性SVM，将标准SVM的目标函数改成线性目标函数，这样可以节省大量的训练时间

线性SVM svm-线性 linearSVM linear-svm 标准SVM

说明：共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各...

newton-step 矩阵求逆 gradient-in-matrix 解方程组

说明：fbp算法实现CT重建，包括不同投影个数、探测器个数和噪声对重建后图像的质量的影响。

重建算法 FBP-CT图像 CT重建算法 ct-fbp CT图像FBP

说明：matlab下的轮廓跟踪算法，获得边界数值数组和一些测量位置和边界。

位置跟踪 matlab轮廓跟踪 跟踪算法 边界跟踪-matlab 边界跟踪

说明：即插即用算法的相关程序，1利用低秩+自适应（学习）字典稀疏分解从k-t空间测量值重建动态磁共振图像的LASSI.m-MATLAB函数。2m-MATLAB函数，通过使用块坐标下降算法（见上文[3]和[4]），从重塑字典列上具有秩约束（上界）的信号或图像块中学习合成字典。

共振稀疏分解 低秩稀疏matlab K. 即插即用-MATLAB

说明：线性预测算法 输入：阶数p，快拍数据协方差矩阵R，观察范围内各方向导向矢量，三维矩阵phiyz。 输出：线性预测谱估计矩阵P。

预测-估计 LP算法 三维谱 lp线性预测法 矩阵预测

说明：阵列分析和数据处理的一个典型问题是从混合的观测数据向量中恢复不可观测的各个源信号。盲信号分离是解决这个问题的一门新技术，近几年吸引了信号处理学界和神经网络学界众多学者的研究兴趣。本文对一个典型的盲信号分离问题进行了仿真实验，并研究了采用不同的自适应步长带来的影响。

信号分离 自适应阵列 自适应--分离 源信号恢复 阵列-分离

说明：时间序列数据分析中的梅林变换工具，遗传算法无功优化，大学数值分析算法，使用大量的有限元法求解偏微分方程，LCMV优化设计阵列处理信号，用MATLAB编写的遗传算法路径规划。

说明：使用MATLAB进行EOF分析的源代码，从特征向量、时间系数的提取到最后出空间模态图和时间系数图都可以实现，希望对大家有用。

说明：matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,最终的权值矩阵就是滤波器的系数，matlab开发工具箱中的支持向量机，基于分段非线性权重值的Pso算法，重要参数的提取，基于互功率谱的时延估计。