吉林大学算法分析习题答案

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python数据分析项目有趣 新零售-无人智能售货机商务数据分析 的数据 报告连接： https://blog.csdn.net/jcjic/article/details/106668193?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165582389616781483714624%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=165582389616781483714624&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-2-106668193-null-null.nonecase&utm_term=%E6%99%BA%E8%83%BD&spm=1018.2226.3001.4450

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

SparkString-Kafka 流式计算demo, Spark版本2.10, kafka版本0.8.2.1, WindowsHadoop客户端

振动信号处理模态分析频响函数生成参数后处理

世界空气污染数据分析可视化大屏展示。后台分别使用hive、hive on spark、SparkSQL以及Spark Strimming对世界空气污染指数进行数据分析，分析得到的结果存到MySQL中。系统框架使用springboot实现。大屏展示分别包含世界地图、词云图、柱状图、折线图等。

基于模糊补偿的机械手自适应模糊控制matlab仿真程序

数据分析常见的预测模型及算法.pdf 如果得到一份数据集，任务是要预测出一系列的值，而在预测任务中，我们大多数都采用的是拟合的方法，这篇文字主要介绍三种预测方法时间序列分析，灰色预测模型，神经网络。

《空间谱估计理论与算法》ch5 《阵列信号处理及Matlab实现》ch4 用的求解函数是《空间谱》ch5中的表达形式 可成功运行

一个图像配准的matlab程序

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Vine copulas provide a way to model a d-dimensional copula with bivariate building blocks and have been applied to a wide range of research topics. The MATVines package is presented, which implements vine copula functionalities for MATLAB. In particular, simulation and estimation of regular vine copulas are accommodated. Furthermore, goodness-of-fit testing as well as model comparison tests are provided. The package is exclusively written in MATLAB and uses parallelization for efficient computin

这个是针对数学建模的评价类算法工具箱，工具箱有多种评价方法，包括层次分析法、TOPSIS法，熵权法、变异系数法、CRITIC法、主成分分析法、随机TOPSIS法、随机层次分析法-TOPSIS法、层次-熵权法、层次-变异系数法等多种综合评价方法，MATLAB2020以上或以下两个版本都有，安装方法已经附上，在MATLAB中导入数据可直接运行，免调试代码

可作为java大数据课程设计使用： 详情查看：https://blog.csdn.net/weixin_46115961/article/details/126061076

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用于将Excel文件转换成##h类型文件，还可将2模矩阵转换成1模矩阵等多种功能，适合用于写论文计算数据，以及配合netdraw使用，因为netdraw识别的文件类型是##h，而Ucinet可以将保存在Excel中的矩阵转换成##h类型文件。

最优化理论，matlab-cplex，python-cplex 和 python-docplex 相关安装包。内部含有本人前期收集到的 cplex 安装包； 版本包括： cplex12.6.3 ; cplex12.9 ; cplex12.5 ; cplex20.10 应该可以满足大部分人的需求，可供下载使用。 因上传限制，进行单个文件上传。用户可以根据自己的需求自行下载，如果没有积分的，可以联系我进行调整积分下载额度。

基于MATLAB的图像边缘检测的仿真设计（matlab源码+毕业论文） 本系统分为图像基本操作、图像边缘检测、其他图像处理功能三大板块 （1）图像基本操作包括图像的读取和保存，清除和还原、图像剪切、图像旋转等。 （2）图像边缘检测板块有梯度算子检测、形态学边缘检测、小波变化等。 （3）而其他图像处理功能板块包含图像加噪和滤波、图像灰度直方图、错误指示、操作警告等。 该框架不但满足基本的图像边缘检测需求，而且在操作方面的功能众多，同时搭配检测参数的可控调节和人性化的反馈设计。

Matlab/Octave toolbox for deep learning. Includes Deep Belief Nets, Stacked Autoencoders, Convolutional Neural Nets, Convolutional Autoencoders and vanilla Neural Nets. Each method has examples to get you started.[来自GitHub]

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机器视觉方面，基于halcon实现点云的读取和处理并将其转为深度图进行ply格式的建模，涉及到halcon对点云的处理

MATLAB代码：计及源-荷双重不确定性的虚拟电厂 微网日前随机优化调度 关键词：虚拟电厂 微网 随机优化 随机调度 源-荷双重不确定性 虚拟电厂调度 参考文档：《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》参考其燃气轮机、以及储能部分模型，另外随机优化算法也是和该文档一致；仿真平台：MATLAB+CPLEX 主要内容：代码主要做的是一个虚拟电厂或者微网单元的日前优化调度模型，考虑了光伏出力和负荷功率的双重不确定性，采用随机规划法处理不确定性变量，构建了虚拟电厂随机优化调度模型。 具体来看，首先是基于蒙特卡洛算法，对预测的光伏以及负荷曲线进行场景生成，然后基于快概率距离快速消除法进行削减，直至削减至5个场景，然后采用随机调度的方法，对多场景下的虚拟电厂调度策略进行优化，程序实现效果良好 一行一注释

NSGA-II算法的python实现（包含详细注释案例）

​ SPEI是最常用的干旱指标，考虑了降雨和潜在蒸散发的水平衡状况，并通过不同时间尺度上累积水平衡状况反映不同时间长度的干旱情况，具体来说3个月尺度的SPEI反映农业、土壤干旱，6个月尺度的SPEI反映水文干旱。 在现有能搜到的SPEI计算代码中，R库SPEI包可以计算月分辨率的SPEI，python库的Climate_indices包也是计算月分辨率的SPEI，没有公开的代码计算日分辨率的SPEI。考虑计算日分辨率的SPEI是因为，月分辨率的SPEI不能捕捉持续仅几周的短期干旱事件，不能精确捕捉草地生产力变化情况。一些文章提到了构建日分辨率的SPEI指标的方法，如Wang et al.,2015 (https://doi.org/10.1002/joc.4244), 李军（https://doi.org/10.5194/hess-25-1587-2021），但没有公开具体的计算代码，本文主要目的是介绍如何计算日分辨率的SPEI，帮助广大计算日分辨率SPEI指标。 得到SPEI后，通常可以分析一个地区的干湿趋势，同时也可以基于游程理论提取干旱事件。

多元线性回归是一种统计建模方法，用于建立多个自变量和一个因变量之间的线性关系。与简单线性回归只涉及一个自变量不同，多元线性回归考虑了两个或多个自变量对因变量的影响。

Research and Application of Bearing Fault Diagnosis Based on Deep Encoder Classification Model

目标：给定若干个有序的型值点坐标，要求用一条三次B样条曲线通过这些型值点，最后可以得到这条曲线的控制点和插值点，工程上用处较大的是插值点，可以细化轨迹。本文的代码有两种方法，方法一是求通过型值点的开曲线，思路参考东辰叶落大佬的代码B样条数据点反求控制点绘制曲线（源码）；方法二是将第一个型值点和最后一个型值点连起来，求通过型值点的闭曲线。反求原理参考施法中的《计算机辅助几何设计与非均匀有理B样条》第八章第一节部分，建议配合代码一起看，更容易理解。 ———————————————— 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_44116315/article/details/134342191 python代码，BSplineTool和BSplineTool2可以直接运行，BSplineQTDemo需要pyqt

python爬虫实战-淘宝商品数据

模式识别原理方法及应用，清华大学出版。对于有兴趣于图形图像及数据挖掘的朋友们应该有所帮助。

关于图像融合的matlab文件

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通信原理相关各种调制方法的用户界面的一种可视化展示GUI，存在不足，欢迎大家指出，多多交流，共同进步！

NGSIM 的全称为 Next Generation Simulation，是由美国联邦公路局发起的一项数据采集项目，被交通界学者广泛用于车辆跟驰换道等驾驶行为研究，交通流分析，微观交通模型构建，车辆运动轨迹预测，驾驶员意图识别，自动驾驶决策规划等。所有数据均为在美国高速公路国道101上采集的实际运行轨迹数据。

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个人开发STDF文件解析软件 STDF BASE TOOL，python语言开发，有兴趣的可以试用一下。简单介绍可以去下面链接查看：https://blog.csdn.net/weixin_43094922/article/details/130284980#comments_26315338

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大疆.DAT数据转换读取工具

Matpower8.0安装包

个人整合了蒲公英优化算法Dandelion-Optimizer源代码及原文，更多算法可进入空间查看

Matlab LMS filter自适应滤波去噪例程，单频正弦信号加噪去噪，语音信号加噪去噪

分布式贝叶斯同震反演

使用matlab麻雀算法优化VMD

m_map地理地图底图matlab工具包

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齿轮动力学

很好的，他们做的，适合考试专用的哈哈哈哈

常规周期方波转换成三角波的方法采用积分放大电路/积分控制模块实现。值得注意的是，这里随机方波是完全随机的，包括周期、脉宽这些都无法衡量，积分后的信号幅值会随不规则方波信号的生成不断变化，因此采用积分电路无法实现。这里采用时间窗+数据处理算法实现转化随机三角波。 于是搭建了这样一个转化模块，带输入口的脉冲信号发生器通过接入随机数发生器产生随机方波，转换模块分为时间窗采样模块和信号出力模块。 一定要注意的是，随机方波信号发生改变的周期、时间窗采样周期、时间窗的长度三者之间的取值一定要衡量好，时间窗采样周期太大或者时间窗的长度太小会导致采样信号失真，即有数据丢失，甚至因窗内数据不完整产生程序报错；时间窗采样周期太小或者时间窗的太大会导致延迟过大。

在经历了版本不匹配的报错后，终于找到适合的。免安装，直接复制文件夹或添加路径即可。

基于Apriori算法的药品货位优化思路

使用sinc插值算法对脉冲信号进行插值，从而提高采样点数

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实验要求：至少包含12个知识点，如：数组，结构体，元胞数组，分支语句，循环结构，自定义函数，二维画图，三维化图，三维隐函数画图，GUI设计，文件操作，EXCEL交互等 介绍：利用GUI以及之前所学知识，实现了一个综合的应用程序，实现了基本功能、涵盖了至少12个知识点，在该程序中可以实现二维画图，三维画图，隐函数画图，文件操作，图像处理等功能，界面美观，功能较丰富，实用性较强。 另外该资源仅供参考、学习、交流，切勿照搬。

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搜索类的算法 Dijkstra、 Astar、 D_star、 D_star_Lite、Anytime_D_star 、LPAstar、ARASTAR 、Best_First 、LRTAstar等 采样类的算法 RRT、RRT_connect、rrt_sharp、rrt_star、rrt_star_smart、informed_rrt_star、fast_marching_trees、fast_marching_trees、advanced_batch_informed_trees等

本次实验尝试通过将人脸的图像转化为特征向量，然后训练数据集，通过计算欧拉距离找到与待测人脸最接近的k个人脸，这样对人脸进行归类识别实现一个基于KNN 的人脸识别算法，来达到人脸识别的入门级学习。 算法简介: KNN算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此，KNN算法不具有显式的学习过程。 KNN算法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。 k值的选择、距离度量以及分类决策规则是k近邻算法的三个基本要素。 算法流程: 1.假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。遍历训练数据集，计算预测样本与其他每一个样本点的距离，按照由近到远排序。完成训练得到训练后的数据集After training Data Set 2.定义一个KNN参数k 值（1<=k<=20）,表示纳入投票决策的样本数 3.输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较(进行测试集的测试)。 4.取前 k个样本数据对应的分

题目描述和数据都打包了。作业题，matlab实现。 某公司于乙城市的销售点急需一批成品，该公司成品生产基地在甲城 市。甲城市与乙城市之间共有 n 座城市，互相以公路连通。甲城市、乙 城市以及其它各城市之间的公路连通情况及每段公路的长度由矩阵 M1 给出。 每段公路均由地方政府收取不同额度的养路费等费用，具体数额由矩 阵M2 给出。 请给出在需付养路费总额不超过 1500 的情况下，该公司货车运送其 产品从甲城市到乙城市的最短运送路线。

PsychToolbox（PTB）是专门用于心理学实验编制的免费函数库，它提供了对硬件操作的底层接口，能够开发功能复杂，近乎各个自然科学和社会科学研究领域的实验程序，与Matlab能够完美结合。英文教程，祝你科研顺利。

在matlab中使用k-means算法及isodata算法对鸢尾花数据集进行分类，模式识别实验

冈萨雷斯数字图像处理MATLAB版图片和源码 冈萨雷斯数字图像处理是一本经典的数字图像处理教材，自1987年首次出版以来，已经成为数字图像处理领域中的标志性参考书之一。该教材的作者 Rafael C. González 和 Richard E. Woods 都是数字图像处理领域的权威专家，他们的书籍以其清晰易懂的语言、完整的内容、深刻的见解和丰富的示例而闻名于世。 该教材涵盖了数字图像处理的许多重要主题，如图像增强、滤波、分割、压缩和重建等。这些主题都是数字图像处理中至关重要的基础概念和技术，对于掌握数字图像处理技术和算法至关重要。 本资源是该教材的 MATLAB 版本，包括书中所涉及到的所有代码和图片。这使得读者可以更好地理解书中所介绍的各种算法和技术，也可以通过实际操作来加深对这些概念的理解。此外，该资源还包括许多扩展内容和案例研究，使读者可以更深入地了解数字图像处理的应用和实际问题。 这份资源对于数字图像处理领域的学生、研究人员和工程师来说都非常有价值。它不仅可以作为教材使用，还可以作为实践的参考和工具使用。对于想要了解数字图像处理的人来说，这份资源是一个不可多得的宝藏。