BBVI-AKF的实现代码基于Matlab的BBVI-AKF实现

Matlab支持向量机工具箱1.0的使用平台为Matlab6.5。该工具箱包含二种分类、二种回归以及一种一类支持向量机算法：(1) Main_SVC_C.m —— C_SVC二类分类算法；(2) Main_SVC_Nu.m —— Nu_SVC二类分类算法；(3) Main_SVM_One_Class.m —— One-Class支持向量机；(4) Main_SVR_Epsilon.m —— Epsilon_SVR回归算法；(5) Main_SVR_Nu.m —— Nu_SVR回归算法。

这是一份Matlab实现的圆形直方图代码，适用于科研人员和研究生学习使用。代码包含了效果图示例，主要用于目标匹配、识别和跟踪等研究领域。圆形直方图在提升图像处理精度和效率方面具有重要的应用价值。

基于PCA基本原理编写了主成分分析算法代码，不使用封装函数，且符合吴恩达机器学习课程要求。

这份Matlab代码是用于重现以下论文结果的：Hieu V. Nguyen，Van-Dinh Nguyen，Octavia A. Dobre，Diep N. Nguyen，Eryk Dutkiewicz和Oh-Soon Shin，《基于NOMA的全双工系统的联合功率控制和用户关联》，IEEE通信杂志，第67卷第11期，2019年11月。

MATLAB离散傅里叶变换实现代码已验证无误。

提供了关于matlab组合算法的详尽资料及其实现代码，供大家参考。

MergeSort算法可以高效地求解逆序数对。在此代码中，通过利用归并排序的过程中计数逆序数对。该算法的核心思想是分治策略，首先将数组分成两半，再分别进行排序并计数合并过程中产生的逆序对。具体Matlab实现代码如下： function [sortedArray, count] = mergeSort(arr) if length(arr) <= 1 sortedArray = arr; count = 0; return; end mid = floor(length(arr) / 2); [left, leftCount] = mergeSort(arr(1:mid)); [right, rightCount] = mergeSort(arr(mid+1:end)); [sortedArray, splitCount] = mergeAndCount(left, right); count = leftCount + rightCount + splitCount; end function [mergedArray, count] = mergeAndCount(left, right) mergedArray = []; count = 0; i = 1; j = 1; while i <= length(left) && j <= length(right) if left(i) <= right(j) mergedArray = [mergedArray, left(i)]; i = i + 1; else mergedArray = [mergedArray, right(j)]; count = count + length(left) - i + 1; j = j + 1; end end mergedArray = [mergedArray, left(i:end), right(j:end)]; end 在该代码中，通过递归调用mergeSort函数实现了归并排序，并在mergeAndCount函数中计算了逆序数对的数量。最终返回的count即为逆序对的数量。

NSGA-II算法MATLAB代码 这是MATLAB中非支配排序遗传算法II（NSGA-II）的实现。有关更多信息，请访问以下URL：引用这项工作您可以按如下所示引用此代码：Mostapha Kalami Heris，MATLAB中的NSGA-II（URL：），Yarpiz，2015年。

使用Matlab实现多图像拼接，包括SIFT特征提取、描述、匹配、RANSAC和仿射变换。这些技术帮助实现多幅图像无缝拼接，适用于各种视觉处理和计算机视觉应用。