说明：应用背景将蚁群算法应用于图像分割领域, 提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与 该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率, 进行两处改进, 第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近, 可取一图像灰度梯度阈值来实现, 第二将信息激素强度和启发式引导函数...

matlab 图像 检测 边缘

说明：1.OFDM入门零基础，及其宝贵和重要的仿真建模文档。 2.通过实例将OFDM在通信系统中的各种特性描述出来。 3.文档中含有该场景下所有仿真的源代码(文档的附录最后面)，已在matlab下全部编译通过。

OFDM

说明：好不容易找到的马岳林的 数字预失真 DPD仿真代码 包括Matlab simulink仿真 和FPGA实现 并附带有仿真程序说明

fpga-dpd DPD-simulink matlab-fpga dpd-simulink-matlab 预失真

说明：利用fx域的预测反褶积可以有效的去除随机噪声，内附数据，能运行调试。

fx域 反褶积 随机噪声

说明：2017年0616，该频域分解（FDD）土木工程中的一个输出系统识别技术的流行，特别是在结构健康监测。作为一个输出的算法，它是有用的当输入数据是未知的。FDD是模态分析技术，生成系统的实现采用了频率响应（多）输出数据参考。所附的MATLAB代码实现了这一技术的模态参数识别。为了使用此代码，处理（趋势...

频域分解 FDD 土木工程

说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

BP 网络 贝叶斯正则化算法 L-M 优化算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr 白噪声

说明：采用微粒群(PSO)算法求解CVRP“车辆路径问题”的代码，对于中小规模算例能有很快的速度，对于大规模问题则效率偏低。文件包内附国际常用算例十余个。

微粒群 粒子群 PSO CVRP

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正 则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr BP

说明：采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。在本例中，将采用两种训练方法，即L-M优化算法（trainlm)和贝叶斯正则化算法（trainbr),用以训练BP网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯拟合 trainbr BP数据拟合 Trainlm data-fit-matlab

说明：这个源代码是使用Matlab进行脑肿瘤检测。包括所有的源代码和文档。一个简单的图片也作为例子附上， 说明如何工作。这个项目是一个生物医药的应用。根据一个输入的图片，程序可以检测出脑部的肿瘤。

脑肿瘤检测 生物医药应用