简化算法

简化图算法及其Matlab实现包含基础算法讲解和代码示例，注释清晰，易于理解。

此篇文章提供了简化版ICP算法在多种编程语言中的实现，包括C++、Julia、Matlab和Python。优化了代码结构以提升可读性，减少了测试次数。C++版本可通过CLI接口访问。

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

钩子：ShowDialog.DIALOG_STYLE.MSGBOX(string[], int[], char[]); 钩子：ShowDialog.DIALOG_STYLE.LIST(string[], int[], char[]);

使用dpsimplify根据指定的容差减少折线中的顶点数，这是递归道格拉斯-普克线简化算法的应用。该算法也称为迭代端点拟合算法，能处理二维及更高维度的折线和多边形。提交的文件中还包括经过轻微修改以与GNU Octave兼容的m文件（dpsimplify_octave.m）。详细语法为：[ps, ix] = dpsimplify(p, tol)，其中p是一个nxm矩阵，包含m维空间中的n个顶点。更多信息，请访问链接http://en.wikipedia.org/wiki/Ramer-Douglas-Peucker_algorithm。

配置文件套打变得轻而易举

MATLAB 的 LaMSA 系统简化模型，还挺适合做毕业设计或课程设计用的，结构清晰，算法也不绕，直接上手问题不大。源码打包成了.zip，解压就是现成的工程，运行环境干净，调试省心。 工具源码用的是比较经典的matlab算法实现方式，运行逻辑直白，配合注释看几遍就能摸清门道。像弹簧系统建模这种模块，用来演示动力学结构方便，数据也能实时输出，调试起来挺爽的。 每个模块都做了测试，结果也比较稳定，不容易出奇怪的 bug。这点对赶 ddl 的时候来说真是救命。如果你懒得自己从头写个框架，这套源码直接拿来改改就行了。变量名也比较直观，不用翻来覆去对着看。 而且如果你卡住了，还可以联系作者，挺热心，回

拉普拉斯变换搞懂之后，想进一步掌握 Z 变换？这份拉普拉斯到 Z 变换及简化.m的 Matlab 代码还挺合适。注释比较清楚，逻辑也不绕，适合刚接触系统变换的朋友。你只需要把文件名改成纯英文，比如sim.m，Matlab 就能直接跑起来，省事不少。 代码实现的是把连续域的拉普拉斯变换过渡到离散域的Z 变换，包括简化过程，思路上参考了课本但更实用。配合你自己的数据，改改输入函数就能看到效果。 如果你还不太熟拉普拉斯或 Z 变换，建议先看看下面这些相关资源： Matlab 中的拉普拉斯变换教程进阶指南 拉普拉斯反演程序.zip 用拉普拉斯变换解常微分方程的方法 Matlab 开发

这是一个小型数据库，提供便捷的数据查询和管理功能。用户可以轻松实现数据的增删查改操作。

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