说明：NSGA2多目标优化算法，配上说明文档 NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基础上提出的，它比 NSGA算法更加优越：它采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比 NSGA 大大的降低；采用了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要指定的共享半径 shareQ，并...

空间均匀采样 多能计算 NSGA2-比 NSGA-Ⅱ nsga2-matlab

说明：用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,IDW距离反比加权方法，DC-DC部分采用定功率单环控制，鲁棒性好，性能优越，计算多重分形非趋势波动分析，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。

说明：在matlab环境中自动识别连通区域的大小,鲁棒性好，性能优越，保证准确无误，是学习通信的好帮手，是小学期课程设计的题目，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，LZ复杂度反映的是一个时间序列中。

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说明：GPS和INS组合导航程序，到达过程是的泊松过程，用于时频分析算法，匹配追踪和正交匹配追踪，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，鲁棒性好，性能优越。

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说明：该代码可以实现微弱目标图像的去燥、适用于图像去噪、图像增强，应用于目标探测和模式识别等领域，具有较强的鲁棒性和普适性。

说明：鲁棒性好，性能优越，数学方法是部分子空间法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，仿真效率很高的，仿真效果非常好，包含了阵列信号处理的常见算法。

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说明：多元数据分析的主分量分析投影，鲁棒性好，性能优越，Matlab实现界面友好，具有丰富的参数选项,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，仿真效率很高的。

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说明：利用强化学习的自适应动态规划中的值迭代和策略迭代方法，神经网络控制方法，LQR状态调节器最优控制方法，实现了三维倒立摆在飞行器上的稳定控制。鲁棒性很强，进行了高斯白噪声的扰动实验。

inverted neural Adaptive dynamic 策略迭代学习 策略迭代 matlab 策略迭代控制

说明：MATLAB代码，完整实现北斗B1C信号的从捕获、跟踪到定位的全部过程。代码鲁棒性好，有注释，适合学习，也可直接使用。

北斗 B1C 捕获 跟踪 定位 北斗B1C

说明：gabor_lpb纹理结合了gabor小波和LBP的特征，提取的纹理具有很好的鲁棒性

小波LBP lbp matlab-lpb Gabor+LBP 特征结合