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MATLAB 2018a 安装教程：30分钟搞定安装写在前面：本博客仅作记录学习之用，部分图片来自网络，如需引用请注明出处，同时如有侵犯您的权益，请联系删除！

Matlab实现基于Matrix Pencil算法实现声源信号角度和时间估计Matlab实现基于Matrix Pencil算法实现声源信号角度和时间估计，包含MP、BMP、UMP三种算法实现及性能对比：

基于Matlab传统图像处理的风景图像多风格转换与优化摘要：随着数字图像处理技术的快速发展，图像风格迁移已成为连接技术与艺术的重要工具。本研究提出了一种基于传统图像处理算法的风景图像多风格转换与优化方法。通过封装水彩画、水墨画、线稿、动漫风格和复古胶片等五种典型风格转换逻辑，本方法实现了对风景图像的全自动化风格转换。

基于MATLAB的指纹识别系统完整实现本系统采用模块化设计，包含以下核心模块：动态数据库管理：硬件接口集成：独立应用编译：嵌入式部署：使用MATLAB Coder生成C代码部署到树莓派+指纹模块硬件平台

基于MATLAB的IEEE 14节点系统牛顿-拉夫逊潮流算法实现参考代码含线路数据总线形成的ieee14节点系统newton-raphson潮流 www.youwenfan.com/contentcsm/80352.html

云纳星辰怀自在

MATLAB: m脚本-fixdt数据类型数据范围个人主页：云纳星辰怀自在座右铭：“所谓坚持，就是觉得还有希望！”本项目旨在创建一个名为 fixdt_range 的 MATLAB 函数工具，用于精确计算并直观展示 MATLAB Simulink 环境中 fixdt函数所定义的各种定点数据类型的数值范围。该工具将帮助工程师和研究人员快速验证定点数据类型的配置，防止数据溢出和理解数值精度，尤其适用于嵌入式系统设计、数字信号处理仿真等场景。

matlab实现PID参数功能的简单仿真_gif大佬们的链接汇总（学习参考）：深入浅出PID控制算法（二）————PID算法离散化和增量式PID算法原理及Matlab实现_离散pid-CSDN博客

MATLAB 基因表达数据处理与可视化全流程案例基因表达数据（如RNA-seq、微阵列数据）通常是高维稀疏矩阵（样本数×基因数，维度可达上万），核心需求包括：数据预处理、降维可视化、差异表达分析、聚类分析等。以下是完整可运行的实战案例，涵盖从数据加载到可视化的全流程。

机器学习之心

SSA-SVMD麻雀算法优化逐次变分模态分解（15种不同的适应度）MATLAB代码该代码是SSA-SVMD麻雀算法优化逐次变分模态分解（15种不同的适应度）MATLAB代码，主要用于自适应信号分解和特征提取。

在MATLAB中对基因表达数据进行数据预处理基因表达数据的预处理是后续差异分析、降维可视化的核心前提，其目标是：去除噪声、统一量纲、纠正系统偏差（如批次效应）、处理缺失/异常值，确保数据满足统计分析的要求。MATLAB中需结合基因表达数据的特性（高维、稀疏、分微阵列/RNA-seq类型），按标准化流程处理，以下是完整可复现的预处理步骤、代码及关键解读。

2025年9月一区SCI-孤行尺蠖觅食优化算法Solitary Inchworm Foraging-附Matlab免费代码本期介绍一种新的创新算法——孤行尺蠖觅食优化算法Solitary Inchworm Foraging Optimization，SIFO。该算法采用一种独特的单智能体搜索机制，对尺蠖的行为进行数学建模。开发了并行通信策略，使并行代理之间能够进行信息交换，在保证计算效率的同时提高解的质量。于2026年3月最新发表在 JCR 1区，中科院1区(小区)期刊 Applied Mathematical Modelling。

Matlab求传递函数的零极点及增益并绘制零极点图 2功能：功能：conv 函数：功能：用法示例：功能：参数说明：功能：示例输出：功能：功能：关键函数说明：

MATLAB双树复小波变换（DTCWT）工具包详解MATLAB官方Wavelet Toolbox™提供了**完整的双树复小波变换（Dual-Tree Complex Wavelet Transform, DTCWT）**实现，涵盖1D/2D/3D信号与图像处理，支持变换、逆变换、滤波器设计及可视化等功能。第三方工具包（如CSDN下载资源）多为早期实现，官方工具包因稳定性、兼容性及文档支持更优，建议优先使用。

机器学习之心

PINN预测圆形区域内的二维声场MATLAB实现开发了一个基于物理信息神经网络(PINN)MATLAB代码，用于在圆形域上求解亥姆霍兹方程（预测圆形区域内的二维声场）。该代码通过深度学习技术将物理约束直接嵌入神经网络，无需传统数值方法的网格离散化。。

如何在MATLAB中进行数据可视化？二维绘图是数据可视化的基础，适用于展示一维/二维数据的趋势、分布、对比关系。用于绘制单/多条曲线，适合展示「自变量-因变量」的连续趋势（如时间序列、函数曲线）。

软件算法开发

基于秃鹰搜索优化的LSTM深度学习网络模型(BES-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.部分程序4.算法理论概述5.完整程序LSTM网络的性能高度依赖于超参数配置，其中隐含层个数是影响模型性能的关键超参数之一。传统的超参数优化方法如网格搜索、随机搜索存在效率低、易陷入局部最优等问题。秃鹰搜索优化算法(Bald Eagle Search, BES)是一种新型元启发式优化算法，模拟秃鹰在捕食过程中的搜索行为，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。

Matlab（一）——绘图（1）绘制普通的图：plot(x,y)；（2）绘制半对数坐标轴：semilogx(x,y)；在Matlab中，可以使用LineWidth来设置图像的粗细，

Matlab创建传递函数，绘制零极点图1这是 MATLAB 脚本的标准开场白，作用是清理工作环境，避免之前的工作对当前分析产生干扰。这部分是代码的核心，它通过多项式乘法（卷积）来构造传递函数的分子和分母。

基于Matlab的彩色图像特征提取实现通过Matlab实现彩色图像的形状特征矩（Hu不变矩）、颜色特征（HSV空间量化）和颜色直方图提取，结合图像处理工具箱函数完成。以下是完整代码框架与说明：

基于互信息的Matlab多模态医学图像配准实现互信息衡量两幅图像灰度分布的统计相关性，数学表达式为：MI(X,Y)=H(X)+H(Y)−H(X,Y)MI(X,Y)=H(X)+H(Y)−H(X,Y)MI(X,Y)=H(X)+H(Y)−H(X,Y)