Optics Toolbox

这是一个基于密度的聚类算法OPTICS的MATLAB程序，来源于官方，经过测试好用。

资源包含OPTICS聚类算法的Python实现代码，此算法是对DBSCAN算法的优化改进。

密度聚类里的老大哥，OPTICS的排序式聚类方式挺，不直接告诉你分了几类，而是用一串“可视化”顺序，帮你自己发现聚类结构。挺适合那种你压根不知道要分几类的数据集。你要是用过DBSCAN，那上手它也不难，就是多个参数别调太死，灵活点更好玩。

基于密度的聚类方法的思路挺巧妙，不靠你事先指定簇的个数，而是看哪里数据密集就往哪儿凑。像DBSCAN、OPTICS、DENCLUE这些算法，都能搞定各种不规则的簇形，噪声点也还不错。 DBSCAN的逻辑蛮：找邻居、看密度，够密就拉进来一起玩，太稀就当噪声。适合用来图片区域、地理坐标、甚至是社交网络的社群划分。 OPTICS就比 DBSCAN 细腻点，在数据密度变化大的时候挺实用，排序之后你再来观察哪里是簇，挺有意思的。 DENCLUE是基于数学密度函数来的，思路有点偏学术，但优势是对复杂数据形态的捕捉更强，适合你那种非均匀分布的数据。 资源方面我翻了下，有不少现成的实现，Matlab、Pyth

用于sigma-delta ADC模型仿真的SD工具箱。该工具箱包含一组完整的Simulink环境模块，允许设计人员对开关电容sigma-delta调制器进行时域行为模拟。提供的模块考虑了SC sigma-delta调制器的各种非理想特性，如采样抖动、kT/C噪声和运放参数（白噪声、有限dc增益、有限带宽、压摆率和饱和电压）。

Maple Toolbox for MATLAB是一款强大的工具，它将Maple的符号计算功能与MATLAB的数值计算能力相结合。该工具可用于解决各种工程和科学问题。

不错的东西，建模资源 matlab工具箱。

MATLAB预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的MATLAB自带的示例，希望对大家有所帮助。

数字信号处理导论——MATLAB实现的代码，包含了每章的GUI模块、信号处理函数库，以及书中的例子、图和表格等，非常适合初学者使用。

MATLAB MPC Toolbox provides a comprehensive and detailed user guide for implementing Model Predictive Control (MPC). The official documentation covers all aspects, from basic usage to advanced techniques. It includes detailed instructions on designing, simulating, and tuning MPC controllers, as well