说明：需要设备：Agilent ADCM-1670 CIF CMOS Camera Module - Logitech® MXTM310 Optical Mouse - Chipcon AS SmartRF® CC2420DBK Demonstration Board Kit 代码功能：利用...

matlab

说明：无线传感器网络中采用虚拟力算法进行节点部署时，节点优化过程的matlab算法，产生结果有直观的图形，并且可以根据不同需要进行参数更改。代码导入后可以直接运行。

传感器-优化 部署优化算法 虚拟力算法 传感器网络 节点部署仿真

说明：滑模变结构控制本质上是一类特殊的非线性控制，其非线性表现为控制的不连续性，这种控制策略与其它控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定，而是可以在动态过程中根据系统当前的状态(如偏差及其各阶导数等)有目的地不断变化，迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动。由于滑动模态可以进行设计且与对象参数及扰动...

matlab-运动仿真 滑模变结构控制matlab仿真第二版 滑模变结构 动态-模态 固定-滑模面

说明：利用遗传程序设计建立电力系统的负荷模型，无需像传统方法一样预先确定具体的模型结构，它能根据输入输出数据直接演化出变量间的函数关系，并且能够一次性的同时确定函数的结构形式和参数，使得模型的生成过程趋于智能化、自动化，解决了负荷建模工作中长期困扰的模型辨识问题。

参数辨识智能 遗传辨识 负荷参数辨识 电力负荷建模 power-GP

说明：李春明提出的无需水平集初始化的思想是图像分割的一个重大突破，重庆大学的何传江教授对该算法进行了改进，里面是我的实现算法。

距离保持水平集 水平集

说明：极限学习机是由黄广斌在2005年作为一种新的单隐层前馈神经网络提出的，具有与神经网络（NN）相同的全局逼近性质，且其参数学习无需迭代，速度明显快于现有的神经网络。目前在岩性识别、LF终点温度软测量、穿孔机导盘转速测量、软测量建模、图像识别等方面有所应用，但将其用于图像分割中的应用还较少。

极限学习机 神经网络 NN

说明：非线性方程组的牛顿法matlab程序，采用符号运算，输入参量为含参的代数式子，无需分离出各个矩阵。

newton newton_iterate 非线性方程组 symbolic 非线性方程

说明：这是李纯明博士的LBF模型，是对无需初始化的加强和改进。效果很好，速度很快。

李纯明LBF模型 改进LBF 李纯明-lbf level-set-LBF level-set-l

说明：该程序实现了基于罗德里格矩阵的三维坐标转换，该算法简单快速，无需迭代而具有较高的精度

坐标精度转换 translation transformation-3d 罗德里格矩阵 罗德里

说明：可以实现SVM函数曲线拟合，支持向量机曲线逼近，多类分类等等强大功能，无需修改源程序，直接可用

函数逼近SVM SVM拟合函数 svm多类 svm拟合 multi-class-svm