说明：原子范数约束谱估计文章，是稀疏恢复领域比较好的文章

UZJ atomic 原子范数 atomic范数 稀疏

说明：本书首先介绍了MATLAB语言的程序设计的基本内容，在此基础上系统介绍了各个应用数学领域的问题求解，如基于MATLAB的微积分问题、线性代数问题的计算机求解、积分变换和复变函数问题、非线性方程与最优化问题、常微分方程与偏微分方程问题、数据插值与函数逼近问题、概率论与数理统计问题的解析解和数值解法等。...

MATLAB概率论 分数阶偏微分 分数阶解析解 最优插值

说明：计算了一个时间序列的多尺度排列熵，可以用于金融时间序列和生理时间序列的复杂性分析。

时间序列 排列熵 金融 生理

说明：基于反步法的轮式小车轨迹跟踪simulink仿真程序。

反步法 轮式 小车轨迹 跟踪

说明：分析传统双向渐进结构优化方法（Bi-directional evolutionary structural optimization，简称BESO）存在不足的基础上，针对性的对数值计算进行了合理的改进。并在此基础上分别对宏观结构、微结构优化、材料/结构一体化等相关问题进行了多尺度、多相复合材料布局及...

双向渐进结构 BESO

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：BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器，利用此方法设计出强分类器。

BP-Adaboost BP神经网络 分类器 BP 神经网络 Adaboost算法

说明：地震解释处理matlab工具箱，由权威的CREWES小组发行，直接解压后复制到matlab的toolbox下就可使用(seismic interpretation Matlab toolbox, the authority issued CREWES group, unpacked directly...

地震解释 工具箱 CREWES

说明：（NIPS 2009）鲁棒主成分分析-通过凸优化精确恢复受损低秩矩阵。

NIPS 鲁棒主成分分析 APG

说明：通过Gabor原子库对语音信号进行处理，用到匹配追踪算法，对各种语音信号的仿真实验都很成功。

Gabor原子库 语音信号 追踪算法