NodeLabMATLAB节点生成与测试的自适应求精工具库

NodeLab 是一个简单的 MATLAB 存储库，用于 节点生成 和 自适应细化 以进行测试，并实现各种 无网格方法 来解决任意域中的偏微分方程。这个包背后的核心算法是 节点放置 方法，因为它的简单性、计算速度和分布质量。节点放置 方法已用于在所需域的 bounding-box 中创建初始节点分布。为了表示域的几何形状，NodeLab 耦合了符号 距离函数 (SDF)，它可以根据域的先验信息进行计算。因此，NodeLab 可以将以下几何对象作为输入： 简单的形状（如矩形和圆形），需要创建所需的几何形状。例如，可以通过矩形和圆形计算典型带Kong板的 SDF。 域的水平集表示 D(x,y)=0，或 边界上的一些离散点云集，不需要均匀采样。可以根据边界附近的填充距离通过曲线插值来平滑边界，这提供了通过从手绘、数字绘图或下载的图像手动数字化几何图形。

MATLAB官方提供了一个自适应网格细化算法节点定位代码，通过比较在网格或其节点上评估的度量来支持二维网格的自适应网格细化。您可以从存储库中安装、下载或提取该代码。在MATLAB中，通过运行meshToyProblem.m和/或runAllTests.m脚本来验证代码的运行。无需进行其他编译步骤。该算法的概述和实际示例可在meshToyProblem.m脚本中查看，该脚本解决了由单个单元格组成的网格的网格细化问题。每个像元由四个角表示，每个角对应一个独立的节点。节点负责计算与其（x，y）位置相关的度量值。要执行特定问题的自适应网格细化，请扩展adaptiveMesh.Node类并重写getMetric()函数，tests文件夹中的ToyNode类提供了一个自定义节点类的示例。要初始化网格，请实例化adaptiveMesh.Mesh类对象并指定边界和节点类：mapMesh = adaptiveMesh.Mesh(); bounds = [-1

提供基于 LMS 算法的自适应滤波源代码，包括 LMS 相关程序和 RLS。

这个Matlab工具箱提供了一系列用于内核自适应滤波的算法和源码，适用于毕业设计和课程设计。所有源码都经过严格测试，可以直接运行。Matlab语言本身拥有丰富的数学和科学函数库，简化了算法开发过程；易于学习和使用的语法，方便开发者快速实现和测试算法；交互式开发环境支持快速原型设计和测试；强大的可视化和绘图功能，有助于数据分析和结果展示。

提供自适应波束形成的 MATLAB 代码，包括注释，保证运行成功。

了解自适应GSK算法（AGSK）前，先探索其基础——GSK算法。GSK算法灵感源于知识获取与分享的过程。 初级阶段：从小型网络（家人、邻居）获取知识，虽想法不成熟，但积极分享。 高级阶段：从大型网络（工作、社交）获取知识，相信成功者观点，积极分享以助人。

这篇资源提供了MATLAB代码，适用于处理非平稳信号的自适应滤波技术。

这个程序实现了自适应波束的LMS算法，用于自适应滤波和计算最小均方结果。

随着技术的进步，自适应MMSE准则在Matlab程序中的应用逐渐显现出其重要性。