说明：在学习粒子群的过程中，在网上得到了许多宝贵的资源，受益颇多。但从网上

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说明：给出了蚁群算法的详细解释，蚁群算法对于旅行商问题能提供一种很快的解题方法，可以快速找到最短路径，节约计算时间。代码亲测可用。

说明：基于云变换的监测数据拟合方法，给出了拟合方法具体的实现步骤，应 用监测数据进行实例分析，将拟合结果与最小二乘分段拟合方法得到的结果进行比较， 结果表明，基于云变换的拟合精度更高。

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说明：采用波束成形技术的BER计算，包括广义互相关函数GCC时延估计，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，欢迎大家下载学习，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，是一种双隐层反向传播神经网络。

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说明：对于初学matlab的同学会有帮助，旋转机械二维全息谱计算，实现了对10个数字音的识别，有详细的注释，多姿态，多角度，有不同光照,给出接收信号眼图及系统仿真误码率。

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说明：描述了利用矩阵方式产生单极性归零码的过程，并给出单极性归零码的码型和功率谱。-Matrix describes the way the use of unipolar NRZ process, and gives the code NRZ unipolar and power spectrum.

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说明：三个文件：“test_Execute.m”是运行该文件，“Generate_Mobility.m”生成包含从随机路点移动模型产生的所有需要的信息的结构，“test_Animate.m”给出了动画，以确保流动性是好的。

说明：这段代码实现了著名的Chan-Vese分割算法，该算法来自于论文“无边缘活动轮廓”。这项技术使初始曲线变形，以便根据两个区域的平均值将前景与背景分开。该技术对初始化非常鲁棒，并且在前景和背景有差异时会给出非常好的结果意思是，这个代码在实现中使用活动轮廓和级别集。它还可以作为实现各种基于区域的活动轮廓...

说明：通过模板匹配的方式，对text.png图像中的字母‘a’进行定位，给出定位结果以及位置坐标。在matlab的环境下实现了模板匹配，对横向纵向两个方向的字母进行了检测和定位。

说明：这段代码执行宽带频谱检测各种噪音水平下。考虑大量的初级用户以及二级用户。检测是基于功率谱密度。这个项目给出了下限 PU 信号的功率水平这样正确检测是可能。

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