说明：解耦，恢复原信号，计算多重分形非趋势波动分析，包含位置式PID算法、积分分离式PID，有较好的参考价值，阵列信号处理的高分辨率估计，微分方程组数值解方法。

说明：Matlab中自适应调节器的程序设计及说明-自适应控制1.程序说明：本程序用MATLAB语言编写。程序运行完成生成输出图像。2.要求：以一个三阶传递函数为对象，进行继电式自整定调节器的参数整定。其中：继电器幅值d=1，设定R=1/s。3.步骤（1）离散化对象和调节器。（2）整定PID调节器参数。（3...

自适应调节器 自适应控制

说明：排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题，并且已经被证明是一个NP完全问题。 遗传算法借鉴生物界自然选择和自然遗传机制，使用群体搜索技术，尤其是用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。经过近40年的发展，遗传算法在理论研究和实际应用中取得了巨大的成功，本文将遗传算法用于排课问题的求解...

排课 排课问题 solving fuzzy 排课约束 NP排课 适应度函数

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：Benders分解算法是J.F.Benders在1962年首先提出的，是一种求解混合整数规划问题的算法。Benders分解算法将具有复杂变量的规划问题分解为线性规划和整数规划，用割平面的方法分解出主问题与子问题，通过迭代的方法求解出最优值。 Benders分解算法是一个很常用的算法,用来计算像最小整...

Benders分解法 机组组合

说明：使用matlab工具，进行多智能体的Q学习算法的研究仿真，是目前几乎所有行业都在进行的最前沿工作。由于最优值计算的复杂性以及收敛速度的限制，所以目前研究人员使用各种学习方法，进行最优配置的研究。其中Q学习就是当前动态学习中最有前途的一种学习方法。

多智能体 Q学习算法 Q学习 动态学习

说明：不同噪声强度的加噪图像，用粒子群优化算法优化结构元素，找到最优结构元素，对图像进行去噪操作，使恢复的图像达到最大峰值信噪比

结构元素 PSO 粒子群-图 pso-noising 粒子-图像

说明：该原代码包提供图像去噪，图像修复，求psnr值等功能。主要使用全变分方法等方法实现图像处理。

全变分-matlab 全变分去噪 全变分-去噪 DEMO matlab实现PSNR

说明：对边缘图像作hough变换，从峰值中恢复出车道线

车道线-MATLAB hough车道线 车道线--matlab lane 车道

说明：提升方法实现小波变换，大大提高了小波变换的速度，并且不会降低图像恢复质量，很有价值的算法实现

提升小波 提升小波算法 小波提升算法 提升小波变换 提升小波图像