LZ-NN代码LSTM和Narnet结合的2D/3D数据预测模型

LZ-NN 代码这个项目挺实用的，适合做 2D/3D 中的 LZ 数据预测。它结合了 LSTM 和 Narnet 两个神经网络技术，效果蛮不错的。如果你用 MATLAB，记得安装“神经网络时间序列”工具箱。运行代码时，可以按照文档的指引更改参数，这样你就能根据自己的数据进行预测了。Python 版的 LSTM 也挺，依赖关系清单也写得清楚。如果你在 MATLAB 中运行，先把训练好的网络文件network_test.mat复制到code文件夹，替换原文件就行了。，代码简单易用，文档也写得详细，尤其适合想快速做一些预测模型的开发者。需要注意的是，网络训练时，你可以通过train_combined

Matlab 0 2025-07-02

RanLip Matlab工具箱生成具有任意Lipschitz密度的随机向量

RanLip Matlab 工具箱挺实用的，尤其是如果你需要在 1 到 5 个变量中生成具有任意 Lipschitz 密度的随机向量时。它使用接受/拒绝方法，通过帽子函数从上方逼近概率密度函数，生成随机向量。适合那些需要复杂分布，是多峰分布的场景。你可以利用它来生成各种随机变量，无论是给出的分布，还是黑匣子方法，它都能不错的支持。如果你正在做类似的工作，RanLip 工具箱的性能表现还不错，尤其在多变量情况下。

Matlab 0 2025-07-02

Matlab GUI DTW MFCC 0-9数字语音识别（带面板）Matlab 2019b版

如果你正在入门语音识别，这个基于 Matlab GUI 和 DTW 算法的 MFCC 0-9 数字语音识别资源还蛮适合你的。视频内容详细了如何使用 Matlab 进行语音识别，涵盖了整个流程，包括如何运行、如何调试、甚至如何根据报错提示修改。操作步骤也简单，按部就班地把代码文件放到 Matlab 文件夹里，运行 main.m 文件，就能看到语音识别的效果。关键是，博主的代码和算法都是经过亲测的，确保可以顺利运行。再加上 Matlab 2019b 版本支持，不需要额外配置，简直是小白的福音。还有，如果你遇到问题，博主也挺乐意的，私信或者扫描视频中的二维码就能联系。，如果你对其他类似的语音识别项目

Matlab 0 2025-07-02

Logitech Momo力反馈赛车方向盘输入模型MATLAB开发

想体验更真实的赛车游戏吗？罗技 Momo 赛车方向盘可以带你感受真实的驾驶体验，尤其是配合力反馈功能，模拟赛车中的各种复杂感觉。这个项目通过 MATLAB 开发了一个输入模型，专门罗技 Momo 方向盘的数据，像油门、刹车等都能被精确捕捉并反应到游戏中。通过 MATLAB 的强大功能，咱们能将硬件输入信号转化为虚拟赛车的控制信息，同时还能力反馈，让模拟赛车的体验更加丰富。如果你对赛车模拟有兴趣，可以试试这个项目，甚至还可以根据需要调整设置来优化个人体验哦。

Matlab 0 2025-07-02

基于共生矩阵繁忙性量度的图像分割Matlab程序

共生矩阵的图像分割方法里，用繁忙性量度来做阈值判断的方式，挺有意思。这个 Matlab 程序就是基于它来的，代码结构比较清晰，核心逻辑不复杂，挺适合你自己改着玩。 用共生矩阵做图像分割，说白了就是从灰度图像里挖掘像素之间的关系，靠某种度量来判断区域边界。这个程序选的是busy（繁忙性）指标，对细节区域敏感，挺适合纹理丰富的图。 你打开代码一看就懂，基本就是一套典型的 Matlab 图像流程：灰度化 → 计算共生矩阵 → 计算繁忙性 → 阈值分割。逻辑清楚，变量命名也比较直白，调起来方便。 实测下来，这套方法对复杂背景的分割还不错，尤其纹理对比强的图效果蛮稳定的。不过你要是图像噪声太多，记得前面

Matlab 0 2025-07-02

MATLAB边缘检测基于阈值方法

MATLAB 进行图像时，边缘检测是不可或缺的技术，尤其是在需要精准识别物体边界的领域。基于阈值的边缘检测方法相对简单，适合初学者入门。简单来说，设定一个阈值，将图像中超过该值的像素判定为边缘，未超过的判定为背景。阈值方法有多种，比如全局阈值、局部阈值和自适应阈值，每种方法有不同的适用场景。比如全局阈值适合背景和前景对比的情况，局部和自适应阈值则能应对复杂背景或光照不均的图像。在使用 MATLAB 时，imbinarize函数可以将图像二值化，而形态学操作（比如腐蚀和膨胀）有助于去噪和修复边缘断裂。ti_qu_bian_yuan.m文件就是这个算法的实现脚本，它包含了从预到后期优化的完整步骤。

Matlab 0 2025-07-02

基于MATLAB的多种卷积码及维特比译码误码率分析

如果你在做通信系统仿真，是卷积码和维特比译码的误码率，这个基于 MATLAB 的代码资源会挺有的。它支持多种类型的卷积码，能够模拟不同的文件源通信系统。代码结构清晰，易于修改，适合快速上手。你可以根据不同的实验需求调整参数，灵活。想用 MATLAB 做类似的仿真？这套资源应该会让你省不少力气。对于那些关注误码率优化的同学，也可以参考相关优化方法，提升解码效果哦。

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Matlab PAM仿真代码SAS Hill Climb稀疏聚类的简单方法

这个资源是一个关于PAM算法的 Matlab 仿真代码，来源于 Ery Arias-Castro 和 Xiao Pu 的论文《稀疏聚类的简单方法》。你可以在文件夹中找到完整的源代码，包含多个模拟和测试数据。hill_climb.R和hill_climb_gss是核心的算法实现，分别支持网格搜索和黄金分割搜索方法。还有Figure1.R到Figure4.R等脚本，你通过图形化展示算法的聚类效果。尤其适合做聚类、机器学习或者数据的研究者。如果你对稀疏聚类或 PAM 算法有兴趣，可以深入研究这些代码，实操感受算法效果哦！

Matlab 0 2025-07-02

spsm-GLKF基于卡尔曼滤波的时变自回归模型估计MATLAB实现

如果你需要在 MATLAB 中实现基于卡尔曼滤波器的自适应算法，spsm-GLKF 代码包会是个不错的选择。它采用了 1 范数惩罚和 Rauch-Tung-Striebel 平滑器，能够精准估算时变多元自回归（tv-MVAR）模型。其实，spsm-GLKF 是对 GLKF 算法的一个扩展，适合时变数据。你可以用它来神经成像数据、动态连通性等应用场景，效果挺不错的。 代码实现方面也简洁，适合需要快速应用的场景。你可以参考这篇论文来深入了解方法原理。如果你需要 MATLAB 版本的实现，别犹豫，直接拿去用就是了。 不过要注意，代码的细节和输入输出的格式还需要你自己稍微调整，最好先看看相关文档哦。

Matlab 0 2025-07-02

Dijkstra最短路径算法MATLAB实现

Dijkstra 算法是求解最短路径的经典算法，应用场景广泛，从地图导航到网络路由都能派上用场。这个 MATLAB 实现的dijkstra.m函数挺实用的，代码简洁明了，输入起点和终点后就能快速得到最短路径和代价。它的核心思想其实就是贪心算法，逐步寻找最短路径的一个过程。你如果做图算法相关的项目，会用到这类算法。这里给出的转移矩阵或者邻接矩阵输入方式方便，适合各类图的表示。只要你的图是方阵，就能顺利使用。不过，如果你图的规模比较大，计算量会有点大。可以考虑优化或者换个算法，比如 A*，不过对于一般的应用，Dijkstra 还是挺靠谱的。，这个算法实现比较简单，适合入门和实际项目中使用。如果你正

Matlab 0 2025-07-02