Saliency Metrics Matlab版实现

matlab代码未响应-Saliency-Dictionary-learning:SDL：基于盐碱度的字典学习

现代通信系统（MATLAB版）第一章至第十章的程序代码

N 对信号匹配的匈牙利算法，效率是真挺高，尤其是你面对N=6这种组合爆炸场景，简直是救命稻草。原始纯 MATLAB 写的，不靠外部库，移植性也强。和PERMS那种暴力枚举不一样，这里是O(N^3)级别，效率直接拉满。 信号重排、任务分配这类问题里，你常常会卡在组合数太大，这时候换成匈牙利算法试试，跑得快、写得清，蛮适合做旅行商问题的子模块。 你听说过hungarian.m，那个是改的 Fortran 版本。这份代码不一样，完全是根据原始算法直接手撸的，思路也清晰。如果你打算搞点 MATLAB 里的最优化任务，建议拿去研究研究。 哦对，和assignprob比，它更轻、更纯粹，挺适合做教学用例或

isodata 的 matlab 代码博客-ISODATA-Simple 是个挺实用的资源，适合还在上学或者刚入门聚类算法的朋友。代码结构不复杂，注释也比较清晰，基本一眼就能看明白。 嗯，核心是一个简化版的ISODATA 算法实现，输入参数像kinit（初始簇数）、nmin（最小样本数）这些都常见。还了imax、dmax这种能控制聚类过程的条件，调起来比较方便。 如果你想快速搞清楚 ISODATA 怎么回事，这个项目还挺合适的。不用安装太多东西，Matlab 直接跑就行。而且作者也说了，虽然不够优化，但代码开放，想怎么改都行。 搭配文章里推荐的那几个链接用效果更好，像这篇 isodata 聚类

改进版的 PSO 程序，蛮适合用来搞定经济调度问题的。用的是一个叫 PSOt 的工具箱，老外 Brian Birge 教授写的，跑起来挺稳定。只要你有 MATLAB 环境，放到默认的 pso 文件夹里直接跑就行，连带一个例子也一并给你配好了。程序核心是个 粒子群优化（PSO）算法，稍微做了点优化，效率比传统方式高点，结果还能顺带跑个 二次规划 方法对比。运行完你能拿到一个最小燃料成本和传输损失的分配方案，挺实用的。如果你之前没玩过 PSOt，推荐你先看看这些相关资料，像实用案例解析啊、工具包啥的，理解会快不少。对了，PSOt 是基于 MATLAB 写的，所以你得有点 MATLAB 功底哦。建议

DPSK 的 MATLAB 实现挺实用的，适合学习通信调制技术的同学。这个小程序能你快速理解和实验 DPSK 调制方式。你可以用它来做一些基本的调制解调仿真，甚至自己改进代码来适应不同的需求。代码结构简单清晰，操作也不复杂。对于入门者来说，熟悉 MATLAB 的基本语法后，动手实践会让你更容易理解 DPSK 的核心概念。

利用MATLAB技术探索模式识别与智能计算的奥秘（第二版） 本书深入浅出地讲解了模式识别与智能计算的核心原理和算法，并通过MATLAB工具进行实战演练。读者将学习到： 模式识别基础: 包括特征提取、特征选择、分类器设计等关键概念。 经典模式识别方法: 如贝叶斯决策、K近邻算法、支持向量机等。 智能计算方法: 如人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。 MATLAB实战: 通过丰富的案例和代码，掌握算法实现和应用。 第二版在内容和结构上进行了全面升级，新增了深度学习、强化学习等前沿技术，并提供了更详尽的代码解析和实践指导，帮助读者更好地理解和应用模式识别与智能计算技术。

CART 算法的 MATLAB 实现，结构上挺规整的二叉树，每个非叶节点就两个分支，逻辑清晰，不容易绕晕。整体流程也蛮标准的：先用 PCA 做数据预，降个维，清清噪声；递归造树，选分割点那块儿挺讲究的——你可以指定用熵、基尼指数或者方差，不想太细也能直接用默认参数跑起来。分类完再来一波决策表面生成，效果可视化也方便，调参的时候比较有底。make_tree和use_tree两个函数是关键，建议多读几遍源码，理解了之后自己改着用会轻松不少。

利用Matlab平台，开发了分布式静态补偿器（DSTATCOM）的控制策略，用于稳定电力系统接收端的电压。