全双工NOMA技术的Matlab实现代码

VMD 算法的 Matlab 代码，注释写得蛮详细，适合你快速搞明白怎么用，还能跟作者的博客搭配着看，效率更高。

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。

MATLAB离散傅里叶变换实现代码已验证无误。

粒子群算法（PSO）其实挺，灵感来源于鸟群觅食。用 MATLAB 实现这个算法，能多优化问题，比如函数优化、参数估计啥的。PSO 的核心就是粒子，它们通过迭代调整位置和速度，找到最佳解。MATLAB 的语法简洁，算力强，适合做这类计算密集型的优化工作。代码中，你要关注的主要是粒子的**位置**、**速度**，还有个人最优（pBest）和全局最优（gBest）。更新粒子位置的公式就重要，像是：v(t+1) = w * v(t) + c1 * rand() * (pBest - x(t)) + c2 * rand() * (gBest - x(t))。简单说，PSO 就是一个通过调整粒子速度、位置

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。

KNN 算法的核心代码，逻辑清晰不啰嗦，变量命名也比较友好，看一眼就能猜出用途。整个流程写得挺规范，从数据预到距离计算，再到最终分类，步骤齐全。你要是正在啃 KNN 的实现逻辑，这份代码真的能帮你理清楚不少东西，尤其是那块欧式距离的写法，还挺干净的。 KNN 的主体代码用的是比较基础的写法，没什么黑魔法，适合上手不久的朋友。比如距离函数，直接用np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))，简单明了；分类部分也就是投票统计，用个字典配合max函数，思路清爽。 如果你想系统了解 KNN，建议看看这几个文章：KNN 算法的机器学习应用总结 ppt、用 Python 实现 KNN 分类算

鸡群算法的 Matlab 实现，挺适合拿来做智能优化实验的。思路清晰，变量命名也比较规范，不至于看着头大。模拟鸡群中的母鸡、公鸡、小鸡互相影响，优化过程还蛮有趣的，结果也靠谱。 鸡群算法（CSO）的这份 Matlab 代码，逻辑结构清晰，适合做一些求最优解的实验，比如参数调优、路径规划、函数极值点搜索之类的。像我自己测试了几个标准函数，收敛速度还不错。 文件里包含了核心cso.m主函数和初始化、适应度计算等子函数。你只要改一下fitness函数就能跑自己的问题，别忘了检查下Max_iter和N这些参数设置，默认值对一些复杂问题不太够用。 算法本身也不算太难懂，大致就是母鸡带小鸡、小鸡跟着母鸡、

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。

本程序基于遗传算法原理，使用MATLAB语言编写，能够高效执行相关操作，具备较强的实用性。通过对遗传算法的核心机制进行实现，用户可以便捷地运行该程序解决优化问题。