迭代

快速迭代算法里的 FISTA，用来图像去模糊这种线性逆问题还挺给力的。它是在经典的 ISTA 基础上优化出来的，速度快了好几个级别，但实现方式没变复杂，写起来还是挺顺手的。尤其大数据或者那种密集矩阵，响应也快，效果也靠谱。 FISTA 算法的亮点，一个字：快。相比经典的ISTA，FISTA 多了个“加速器”机制，用了个两步迭代的思路，收敛速度拉满，不管是做图像去模糊还是信号恢复，结果都挺不错的。 简单点说，原来Ax=b+w这种问题，直接求解挺麻烦的。FISTA 不走传统路，直接通过最优梯度+阈值压缩搞定，计算也不复杂，Python 或 Matlab 上都好上手。想在小波变换后图像？它还挺适配的

针对多个参与者和回合，开发的matlab迭代囚徒困境游戏。

详细介绍了如何使用Matlab编程实现Logistic迭代算法的求解过程。通过编程，可以有效地求解Logistic回归模型，实现数据分类和预测功能。

这是一段关于使用Matlab编写的迭代学习控制代码，经过作者亲自测试，确保可靠。作者投入了大量的心血和劳动，希望有缘人能够珍惜这份劳动成果。

matlab经典代码-迭代.m

MATLAB的egde源代码在AIRToolsII工具箱中得到了详细的介绍和解释。

MATLAB_IterativeInputSelection 工具箱是个挺有用的算法实现，专门用来做**输入选择（IIS）**的。这个算法最早是 Galelli 和 Castelletti 在 2013 年提出的，主要一些多变量、非线性的数据集。如果你有类似的需求，是需要筛选特征或输入的场景，它能帮你减少不必要的计算和提高模型精度。它的依赖关系也不复杂，需要**MATLAB_ExtraTrees**工具箱，其他的也都直观。其实用场景可以是在做数据预时，是当你面对大量的特征需要做选择时，使用这个算法就能让你的工作轻松不少。代码也挺清晰的，玩得顺手的话，你快就能上手。需要注意的是，如果你对 MAT

非平稳信号的快速迭代滤波技术[1,2,3]，使用FFT技术实现高效处理[2,3]。方法需定期边界扩展，建议采用预处理信号的方法[4]，具体操作可参考“Extend_sig_v2.m”。应用示例详见“Example_real_life_v6.m”。请引用我们的相关研究作品：[1] A. Cicone, J. Liu, H. Zhou, “用于信号分解和瞬时频率分析的自适应局部迭代滤波”，《应用和计算谐波分析》第41卷第2期，2016年9月，384-411页，doi:10.1016/j.acha.2016.03.001，Arxiv: http://arxiv.org/abs/141。

在数值计算领域，特别是矩阵求解方面，基于Matlab实现的Cholesky分解迭代法备受关注。

这个程序是用Matlab编写的，用于计算离散信道的容量，对研究离散信道的相关问题具有参考意义。