ERD算法

突发信号的检测总让人头大？这套基于 Matlab ERD 算法的资源还挺靠谱的。视频和源码全套齐活，适合小白上手。核心就是一个main.m主函数，其他函数都打包好了，解压直接跑，响应也快，代码也简单，重点是能跑出结果不是摆设。嗯，作者还贴心准备了运行步骤，基本不会迷路。 用的是Matlab 2019b，如果你用别的版本报错了，按照提示改一改就行，改不来还能私信博主。整套流程比较顺，尤其适合搞科研或者写课程作业时用来救急。 你要是想深入一点，资源里提到的几个算法挺有意思的，比如过零检测提取频率，还有Hilbert 变换搞自动检测，都有代码和地址，感兴趣可以点进去瞧瞧。 提醒下，如果你也想做类似的

Matlab代码中，使用Erdős-Rényi聚类算法，对电影中的人脸图像进行端到端的检测和演员分组。此代码计算不同人脸图像之间的Rank-1 Count相似度得分。编译时使用g++ -o run.bin main.cpp Rank1Count.h Rank1Count.cpp进行测试。默认情况下，此演示代码以前10张LFW图像的编码作为输入。

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

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

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

获取算法笔记的PDF版本，满足你的学习需求！

本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。

LogMAP解码器。一个关于Matlab中卷积码LogMAP解码器的精彩示例！

算法精粹 数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图 算法 排序 搜索 动态规划 回溯 分治