最小路算法

Dijkstra 算法实现能够寻找给定图中两点之间的最短路径。此实现适用于权重为正的情况。

配电网可靠性评估的 MATLAB 实现，挺适合用来练手和项目实战的。用的是最小路算法和非序贯蒙特卡洛方法两种思路，代码都写得比较清楚，注释也够用。尤其是模拟那块儿，能直接看出负荷受影响的情况，挺直观的。你要是搞电力系统的，这一套资料还蛮值得收藏的，里面包括IEEE 33 节点系统和RBTS BUS6的参数文件，跑模拟的时候直接就能用上。

最小网络：斯坦纳树问题，挺有意思的。简单来说，这个问题是关于在给定的点集之间，如何连接起最小的网络，并且通过加入一些额外的点（斯坦纳点）来优化连接成本。算法的挑战在于如何选择这些点和路径，达到最短的总距离。 对于前端开发者来说，虽然不常直接用到这些算法，但了解背后的思维方式还是挺有的。你如果做过类似最短路径算法或者图论相关的工作，理解斯坦纳树会有点启发。 如果你对斯坦纳树感兴趣，可以看看一些相关的代码资源。比如，Matlab版的斯坦纳树算法实现，或者用Prim和Kruskal算法来求解最小生成树的问题。不同的算法实现，给你更多灵活的选择，嗯，挺实用的。

在Matlab中，递推最小二乘算法被广泛应用于参数估计、系统辨识和自适应控制领域。

权重排序的边列表、并查集的判环逻辑、还有一点贪心的小心思，这就是 Kruskal 算法的核心。用它来搞最小生成树，简单又高效。尤其在边多但点不算太多的图里，性能还蛮不错的。

MinCEP是一个使用最小交叉熵进行阈值选择的函数，用于处理2D灰度图像中的非空白空间。该算法根据图像的最小和最大强度计算出ILow和IHigh图像，并输出MinCEP选择的阈值。该实现基于Brink和Pendock的论文，提高阈值选择的精度和效率。例如，您可以使用该函数处理包含轮胎图像的示例：img = imread('轮胎.tif'); [ILow, IHigh, T] = minCEP(img);

多点最优最小熵解卷积（MOMEDA）的 mopeda 代码，挺适合搞振动信号的兄弟们用来做特征提取的。思路是通过最小熵准则，把隐藏在噪声里的冲击信号挖出来，定位故障点比较狠，尤其对轴承类问题挺有效。代码风格还算清爽，运行速度也不错，适合嵌到你现有的 MATLAB 流程里。 mopeda 代码的核心逻辑是根据多个最优点组合来做解卷积，避免了传统方法对参数敏感的毛病。你只要喂进去原始信号，它就能自动找出合适的滤波器，信号一干净，后面搞 FFT、包络都方便。 如果你在做机械故障诊断、信号这类应用，尤其用 MATLAB 做建模仿真，mopeda 算是一个比较实用的利器。哦对了，代码里还有可调参数，适合

实现经典DOA算法 实现MUSIC DOA算法 实现最小范数DOA算法 实现MVDR DOA算法

拓展递归最小二乘算法（输出噪声）用于估计随时间变化的传递函数参数，同时估算应用于系统输出的噪声特性。

在进行到第十步时，识别参数基本稳定，系统输出与模型误差也趋于稳定。由于只有3个参数需识别，递推校正算法显示出良好的收敛性。