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资源下载 > 一般算法
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用matlab求解无约束的问题
用matlab求解无约束的问题，主要有最速下降法，牛顿法，共轭梯度法，变尺度法（DFP和BFGS法），非线性最小二乘法。用matlab求解有约束的问题，主要是外惩罚函数和广义乘子法。以及一些对具体问题的分析，matlab的代码在文档里都有。 -
扩展卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态。这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼（Rudolf E. Kalman）命名。然而简单的卡尔曼滤波必须应用在符合高斯分布的系统中，后期的学者对其进行了多方面的改进，其中之一就是扩展卡尔曼滤波，可应用于时间非线性的动态系统 -
Fisher算法源码
应用统计方法解决模式识别问题的困难之一是维数问题，低维特征空间的分类问题一般比高维空间分类问题简单。因此，人们力图将特征空间进行降维，降维的一个基本思路是将d维特征空间投影到一条直线上，形成一维空间，这在数学上比较容易实现。问题的关键是投影之后原来线性可分的样本可能变为线性不可分。一般对于线性可分的样本，总能找到一个投影方向，使得降维后样本仍然线性可分。如何确定投影方向使得降维以后，样本不但线性可分，而且可分性更好（即不同类别的样本之间的距离尽可能远，同一类别的样本尽可能集中分布），就是Fisher线性判 -
表面法向量重建三维表面
shapeletsurf.m :通过表面法向量重建三维表面；frankotchellappa.m：用Frankot and Chellappa的算法重建可积性三维表面；grad2slanttilt.m:根据梯度值求取slant 和tilt角；slanttilt2grad.m ：根据slant 和tilt角度求三维表面的梯度。详尽的可见压缩文件中的说明 -
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NSGA-Ⅱ多目标优化算法
nsga2算法优化ZDT2测试函数。收敛到Pareto最优前沿，对于从事这方面算法工作的初学者们有很大的帮助。可以借鉴学习下 -
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在matlab中实现kalman滤波的软件仿真方法
在matlab中实现kalman滤波的软件仿真方法，程序简明易懂 -
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ROOT-MUSIC的matlab仿真源码
ROOT-MUSIC的matlab仿真源码，基于求根方式的music算法，避免了谱峰搜索，优化了计算复杂度 -
特征之间非独立的有监督朴素贝叶斯分类算法
特征之间非独立的有监督朴素贝叶斯分类算法。参数估计，输入训练集和测试集，得到分类结果和分类准确率
