说明：可以通过设置不同码长，不同迭代次数。其对误码率的影响。H的构造采用的最基本的Gallager。编码方法采用的是高斯消元的方法。译码方法采用的BP算法。。

ldpc 关于 可变

说明：修改过的Turbo码程序，可直接使用，我毕设时用的就是这个，仿真出码长和迭代次数对Turbo码的性能影响。

程序 可用

说明：通过KL算法对乳腺癌细胞进行分类，并使用神经网络算法进行特征提取。KL算法随机抽取样本特征并求出标准差。通过BP神经网络算法进行特征提取，有效减少迭代次数。

说明：信道为瑞利信道，S_D的距离为1米，三跳协作通信系统中S_R、R1_R1、S_D的距离均为1/3米。调制方式为BPSK,信噪比在-15dB-15dB间，接收端合并方式为ERC,迭代次数为1000。

congressnqr 瑞利信道-距离 协作通信 三跳协作通信

说明：用Jacobi和Gauss-seidel方法解方程组。并比较迭代次数，是误差小于10E-3

Jacobi Gauss-seidel 方程组

说明：[LDPC码]是LDPC码相关论文 [WuYuFei]中是WuYuFei的论文 [WuYufei_matlab]是WuYufei做Turbo码的Matlab程序 程序实现在固定信噪比和卷积长度的条件下，计算不同正常的帧错误概率和比特错误概率 turbo_sys_demo.m是主程序 其中trelli...

LDPC码 论文

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：数值分析算法，包括二分法、牛顿迭代法、高斯消去法、基本迭代法、拉格朗日插值、额米特差值、三次样条插值、复化求积算法、龙贝格求积算法等一系列数值分析求解算法。

说明：遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统...

遗传算法

说明：重要参数的提取，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,二维声子晶体FDTD方法计算禁带宽度的例子,这个有中文注释，看得明白，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，迭代自组织数据分析。