matlab编程-完整的凸壳算法MATLAB实现

Matlab新手可以轻松掌握的A*算法编程，简单易懂，对研究论文具有指导作用。

在中，我们将介绍如何基于MATLAB实现EMD算法。以下是实现该算法的核心步骤： 信号输入：首先导入待分析的信号数据。 局部极值点提取：通过插值法提取信号中的局部极大值和极小值点。 包络线构建：分别利用局部极大值和极小值点构建上、下包络线。 信号滤波：通过包络线计算信号的局部均值，并减去均值以获得IMF（本征模态函数）。 迭代提取：不断重复上述过程，直到剩余信号的趋势项低于预设阈值。 结果输出：最终输出提取的多个IMF分量。 以下是一个MATLAB代码示例，展示了如何实现这一过程： function [IMF, res] = EMD(signal) % EMD算法实现 re

我编写了一个Matlab程序，用于在三种IS信道条件下进行LMS算法的自适应辨识和逆辨识。

在MATLAB编程中，可以不依赖现有函数，自行实现快速傅里叶变换算法。这种方法允许用户深入理解算法背后的数学原理与运行机制。

这是一个Gabor滤波的完整代码，希望可以帮到大家！

mesh_sph函数用于球壳的网格划分，定义为半径rho、方位角theta和极角phi。详细说明请参阅doc sph2cart。Theta范围为0到2pi，Phi范围为pi/2到pi/2。根据所需网格密度，函数返回顶点矩阵vert和面矩阵faces。例如，使用mesh_sph(1,0:pi/4:2pi,-pi/2:pi/8:pi/2)可划分半径为1的完整球体，8个theta面和4个phi面的上半球。

matlab编程-nearestneighbourm。使用欧几里得距离进行最近邻计算。

PCA算法在数据分析中具有重要的应用价值，特别是在降维和特征提取方面。Matlab提供了便捷的工具和函数来实现PCA算法，可以帮助研究人员和工程师更高效地处理数据。通过Matlab，用户可以轻松地进行数据预处理、主成分分析和结果可视化，从而加快分析过程，提升数据处理的效率。

该项目包含Dijkstra算法的Matlab实现，为用户提供学习和参考资料。项目资料和源码均为学习参考，适合初学者与进阶者使用。