OMP（OrthogonalMatchingPursuit）是一种用于稀疏信号恢复的迭代算法。它的目标是从一组测量值中重建具有少量非零元素的信号。基本步骤以下是OMP算法的简要步骤：初始化残差：将残差初始化为测量向量。迭代过程：a.原子选择：在每次迭代中，从字典中选择与当前残差最相关的原子。b.更新估计：使用所选的原子更新信号的估计。c.更新残差：更新残差，将其减去已匹配的部分。停止条件：重复步骤

在MATLAB中创建和操作矩阵是该科学计算软件的核心功能之一。MATLAB的名字本身就来自于“矩阵实验室”（MatrixLaboratory）的缩写，它提供了丰富而强大的矩阵处理能力。

Currentfolder7.9版)*命令历史窗口(CommendHistory)*启动平台(LaunchPad)6.x版*帮助窗口(Help)*M文件优化器(Profiler)命令窗口：(Commandwindow)MATLAB

一、无人机路径规划模型介绍无人机三维路径规划是指在三维空间中为无人机规划一条合理的飞行路径，使其能够安全、高效地完成任务。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一，它可以通过算法和模型来确定无人机的航迹，以避开障碍物、优化飞行时间和节省能量消耗。二、算法介绍冠豪猪优化算法(CrestedPorcupineOptimizer，CPO)由MohamedAbdel-Basset等人于2024年提出，该算法

EKF+PF扩展卡尔曼滤波与粒子滤波的MATLAB程序，有中文注释程序源码%EKF+PF效果对比%author:Evand%作者联系方式：[email protected]（除前期达成一致外，咨询需付费

目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展

图像拼接算法及实现（一）论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像

小波散射LSTM自编码器卷积自编码器卷积自编码器比LSTM自编码器快！modwpt主要参考：https://ww2.mathworks.cn/help/wavelet/ug/detect-anomalies-using-wavelet-scattering-with-autoencoders.html代码及部分注释%加载数据parentDir='';%ifexist(fullfile(parent

基于matlab的信号盲源分离算法，包括变步长盲源分离（EASI）,RLS(自然梯度和普通梯度)，并将三种方法分离结果进行对比。程序已调通，可直接运行。

前言MAB建模规范（Model-BasedDesignAcrossMathWorksProducts）是MathWorks公司制定的用于提高MATLAB和Simulink模型可读性、可维护性和可重用性的建模规范

根据代码最终画出的图片如下：其实原理很简单，就是在一张figure中画多个坐标轴，每个坐标轴都有对应的图例，之后再将多余坐标轴隐藏，只保留一个即可。代码如下：clearall;closeall;dd_linewidth=1;a=0.5;b=1;c=2;d=3;e=4;semilogy(a,b,'r',a,c,'g',a,d,'m',a,e,'b','LineWidth',dd_linewidth)

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述OFDM（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，正交频分复用）是一种高效的无线信号传输技术，广泛应用于现代通信系统，

目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述基于子空间方法的信道盲估计是一种在通信领域中广泛使用的技术，用于在不直接知道发送信号的情况下估计通信信道的特性。

在水下环境中，由于水分子以及溶解的杂质对光线的吸收和散射作用，导致水下图像出现对比度低、噪声较大等严重的退化问题。这不仅降低了图像的整体视觉效果，而且给后续图像的自动处理和识别产生不利影响。因此，研究有效的水下图像增强算法具有重要意义。近年来，水下图像增强方法主要分为模型法和非模型法。模型法利用光照物理模型估计图像的降质模式，根据估计的结果复原降质图像。非模型法不考虑水下光学成像机理和光照机理，直

matlab中rand相关的随机函数包括rand(),randn(),randi()等。

目录1主要内容模型架构图目标函数非合作博弈流程2部分代码3程序结果4下载链接1主要内容该程序复现《基于非合作博弈的风-光-氢微电网容量优化配置》，程序包含3种场景，场景1中包含风电、光伏和制氢-储氢-发电3种分布式电源，而场景2中仅包含风电和光伏，场景3中包含风电和制氢-储氢-发电。（通过设置相应的变量为0来实现对比场景）以风电、光伏和制氢-储氢-发电系统3个投资方作为博弈主体，并以各投资方收益最

sharedUserIdandroid:sharedUserIdsharedUserId的作用是让两个应用程序共享一个userid,我们都知道linux进程给每一个应用程序分配了一个独立的userid,所以如果两个或多...MATLAB

octave与matlab联系与区别Octave和Matlab是两种数字计算和科学编程语言。它们之间有很多联系和区别。

TRMM全球降水数据处理前言一、TRMM降水数据二、数据处理步骤1.数据读取2.数据转化3.提取区域结果3.运行实例总结前言将TRMM降水数据的处理过程进行梳理，使用Matlab工具获取区域降水异常的变化速率和区域平均值

例如基于生成对抗网络的图像恢复处理对视频，文本、Embedding等的特征数据进行存储管理和分发的平台，存在共计7亿左右的特征数据，读取5K，写入2K左右的访问量，并对同一个特征有读写不同特征版本的需求•拥有MATLAB

图像的正交变换matlab《数字图像处理》课程实验报告实验名：图像的正交变换实验1院系：自动化测试与控制系班级：1201132姓名：李丹阳学号：1120110113哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院光电信息工程

基于matlab的DNCNN图像降噪，网络分为三部分，第一部分为Conv+Relu（一层），第二部分为Conv+BN+Relu（若干层），第三部分为Conv（一层），网络层数为17或者20层。

一些matlab的常用用法。MATLAB（MatrixLaboratory）是一款广泛使用的数值计算环境和编程语言，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等。

BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数麻雀算法原理麻雀算法主要参数麻雀算法流程图麻雀算法优化测试函数代码麻雀算法优化BP神经网络回归分析，麻雀算法优化BP神经网络回归预测数据matlab

原文：简介有关MATLAB代码的建议通常强调的是效率，譬如说有关“不要用循环”等的建议，本指南与之不同。本指南主要考虑的是代码（格式）的正确性、清晰性与通用性。

转载自：http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2007/11/19/1892378.aspxMATLAB编程风格指南——RichardJohnsonVersion1.5

文章目录一、粒子群优化算法二、BP神经网络核心代码三、完整过程1、读取数据2、划分数据3、数据归一化4、计算优化节点数量5、粒子群优化参数初始化6、提取最优初始权值和阈值通过粒子群优化的最佳权重矩阵7、训练网络和预测数据结合前面BP设置网络参数代码8、绘图和计算评价指标三、实验结果四、获取完整代码和数据一、粒子群优化算法核心计算公式%%参数初始化c1=4.494;%学习因子c2=4.494;%学习

文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发，开普勒优化算法（KeplerOptimizationAlgorithm，KOA）是一种元启发式算法，灵感来源于开普勒的行星运动规律。该算法模拟行星在不同时间的位置和速度，每个行星代

01基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab基础知识：基于WOA-CNN-LSTM-Attention的数据回归算法是一种利用深度学习技术来进行数据回归分析的方法

条件数的倒数：rcond(A)：A为矩阵，rcond(A)为A的1范数的条件数的倒数的估计值。如果A的条件数越好，那么其值在1.0附近；反之，则在无穷小附近。%%矩阵的条件数A=[11,2,3,4;7,-2,-3,-4;0.1,0.2,0.3,0.5;5,7,8,9];%1范数的条件数Ac1=cond(A,1);%2范数的条件数Ac2=cond(A,2);%无穷范数的条件数Acw=cond(A,i

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。以下是一些常见的特征选择方法：（1）方差选择法计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征作为筛选出来的特征。这里是针对于各个变量独立地进行方差计算，然后按照方差大小对特征进行降序排列，保留前几个方差较大的变量。（2）随机森林特征重要度随机森林由多个决策树构成

**基本用法：**axes在当前图窗中创建默认的笛卡尔坐标区，并将其设置为当前坐标区。应用场景1：在图窗中放置两个Axes对象，并为每个对象添加一个绘图。要求1：指定第一个Axes对象的位置，使其左下角位于点(0.10.1)处，宽度和高度均为0.7。指定第二个Axes对象的位置，使其左下角位于点(0.650.65)处，宽度和高度均为0.28。默认情况下，所有值为基于图窗的归一化值。将这两个Axes

基于MATLAB的QPSK调制解调仿真(包含中间各个环节的时域波形、功率谱、频谱图、星座图和眼图、理论与仿真的误码率曲线)目录前言一、QPSK调制解调过程二、仿真结果Ⅰ、码元信噪比eb/n0=10dB时

以下matlab代码作用为批量修改（文件数1到任意）csv文件中的值，例如将所有大于0的数修改为1clc;clearall;path='';%读取output_path='';%输出路径mkdir(output_path

vscode写MATLABpython下载官网说明VersionsofPythonCompatiblewithMATLABProductsbyRelease-MATLAB&Simulink不确定这三列都表示什么意思

一理论基础基于相关的模板匹配技术可直接⽤于在⼀幅图像中寻找某种⼦图像模式。图像相关的基本概念是：对于⼤⼩为M×N的图像f(x,y)和⼤⼩为J×K的⼦图像模式w(x,y)，f与w的相关可表示为：c(x,y)=∑s=0K∑t=0Jw(s,t)f(x+s,y+t)c\left(x,y\right)=\sum\limits_{s=0}^{K}{\sum\limits_{t=0}^{J}{w\left(s,

、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：鲸鱼优化算法（WOA）：双向长短期神经网络（Bi-LSTM）：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab

、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：鲸鱼优化算法（WOA）：双向长短期神经网络（Bi-LSTM）：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与GRU

程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：鲸鱼优化算法（WOA）：双向长短期神经网络（Bi-LSTM）：四、完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab

目录1.课题概述2.系统仿真结果3.核心程序与模型4.系统原理简介4.1BP算法的基本原理4.2BP算法的优点与局限性5.完整工程文件1.课题概述基于BP算法的SAR成像。合成孔径雷达（SAR）是一种高分辨率的雷达系统，能够在各种天气和光照条件下提供地表的高分辨率图像。BP（BackProjection）算法，即后向投影算法，是SAR成像中的一种常用算法，以其高精度和适应性强的特点而广受关注。2.

21中信号分解方法汇总CEEMD(互补集合经验模态分解)CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)EEMD(集合经验模态分解）EMD(经验模态分解)ESMD(极点对称模态分解）EWT(经验小波变换分解)FEEMD(快速EEMD分解)ICEEMDAN(改进自适应噪声完备集合经验模态分解)LMD(局域均值分解)MVMD(多元变分模式分解)POD(本征正交分解)REMD(固有时间尺度分解)RLMD

从Excel表格中读取，直接替换数据就可以使用，matlab代码SGMD(辛几何模态分解)辛几何模态分解（SGMD）是一种基于辛几何理论的信号分解方法。辛几何是一种数学框架，用

1.微电网微电网多目标优化调度模型是为了实现微电网系统的经济和环境双重优化目标而建立的。该模型以微电网的运行成本和环境保护成本之和最小为目标，参考文献采用改进的粒子群算法（PSO）对优化模型进行求解。该模型主要包括两个核心模块：系统仿真模块和运行优化模块。系统仿真模块使用能量模型对系统调度方案的经济和环境指标进行评估。通过对微电网系统的各个组件（如发电机、储能装置、负荷等）进行建模和仿真，可以得到

智能优化算法改进是指对传统的智能优化算法进行改进，以提高其性能和效果。以下是对几种改进方法的详细介绍：1.莱维飞行（LevyFlight）：莱维飞行是一种随机游走策略，其步长服从莱维分布。在优化算法中，莱维飞行可以用于增加搜索的多样性，从而更好地探索解空间。2.随机游走（RandomWalk）：随机游走是一种基于随机性的搜索策略，通过随机地选择下一步的方向和距离来进行搜索。在优化算法中，随机游走可

t=datetime('today');%get今天日期t1='2002-04-01';m=datenum(t1-t+1)%做差后是hour,转化为天数参考matlab日期函数

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述在现代无线通信系统中，正交频分复用（OFDM）因其高效的频谱利用率、强大的抗多径衰落能力以及灵活的带宽分配等优势，成为了一种非常重要的调制技术。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用是一个集成了信息科学、生物学原理和运筹学的跨学科研究领域。

对所有主要数字测力台、EMG和模拟设备的本机即插即用支持为研究人员提供了在Visual3D、MotionMonitor、MATLAB和其他第三方生物力学软件包中进行显示和分析最需要的工具