Mask匀光算法与Willis运管算法MATLAB实现

这份讲义涵盖了Matlab的常用技巧，重点讲解图形绘制方法以及常见算法的Matlab实现。

本资源面向参加数学建模竞赛以及对数学建模有浓厚兴趣的学习者。内容涵盖常用数学建模算法原理讲解以及MATLAB实现，帮助学习者快速掌握数学建模的核心技能。 资源内容结构如下： 第一部分：常用数学建模算法原理 线性规划 非线性规划 动态规划 排队论 图论 ...... 第二部分：MATLAB在数学建模中的应用 MATLAB基础语法 MATLAB数据可视化 常用数学建模算法MATLAB实现 ...... 学习者可以通过本资源系统学习数学建模相关知识，并通过MATLAB进行实践操作，提升解决实际问题的能力。

投影算法是一种参数估计方法，用于推断传递函数的参数，参考自Astrom的自适应控制。

数学建模追击算法 - Matlab实现 数学建模追击算法是一种用于解决动态优化问题的算法，特别适用于多目标问题中的路径优化。该算法模拟了多个追击者在给定场景中追逐目标的过程，结合了路径规划与最优控制理论。以下是Matlab代码实现的基本步骤： 初始化：设置追击者和目标的位置、速度等初始条件。 路径更新：通过模拟追击者根据当前的目标位置调整其运动轨迹。 终止条件：当追击者到达目标位置或满足某一优化标准时，算法终止。 结果分析：根据仿真结果分析追击者的行为和路径效果。 通过Matlab的强大计算和可视化功能，用户可以轻松地展示追击算法的应用效果，优化数学建模过程。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

这是一个简洁易懂的Matlab SIFT算法实现，可直接运行。

ADABOOST算法是一种快速计算方法，在MATLAB中的实现可以帮助快速应用于各种数据集。

STOMP算法是一种分布式贪婪算法，用于稀疏信号恢复，特别适用于MATLAB环境。它通过迭代优化过程，有效提高信号恢复的精度和效率。

Louvain 算法的 Matlab 实现包Community_BGLL_Matlab还挺实用的，适合你平时用 Matlab 做网络的时候。模块度优化做得蛮清晰的，而且实现逻辑不绕，基本按着步骤来就能跑出结果。支持邻接矩阵、边列表两种格式，兼容性也比较好。