MATLAB实现的Wigner分布算法

通过 mywigner 函数计算复杂函数的二维 Wigner 分布。 输入电场 Ex 必须为列向量，且满足采样定理：- dy = 2π/X（其中 X 为所有 x 值的跨度）- dx = 2π/Y（其中 Y 为所有 y 值的跨度） 数据必须完全包含在 x(0)..x(N-1) 和 y(0)..y(N-1) 范围内。

详细介绍了分布估计算法的核心原理，并附带一个基于Matlab的实例代码。

使用遗传算法进行威布尔分布参数的估计是MATLAB实现的关键内容之一。

PageRank是由Google创始人拉里·佩奇提出的一种网页排名算法，通过分析网络中的超链接结构来评估网页的重要性。在这个项目中，我们展示了一个使用Matlab实现PageRank算法的代码包，包含三个关键的M文件：createRandomMetrics.m、mypagerank.m和runPageRank.m。createRandomMetrics.m负责生成模拟网页链接关系的转移矩阵。mypagerank.m是PageRank算法的核心实现，通过迭代计算网页的重要性。runPageRank.m整合了前两个函数，提供一站式的PageRank算法执行接口。

ISODATA算法是一种经典的数据聚类方法，在Matlab环境下的实现比较简单且代码高度一致，总计约280行。

PCA算法在数据分析中具有重要的应用价值，特别是在降维和特征提取方面。Matlab提供了便捷的工具和函数来实现PCA算法，可以帮助研究人员和工程师更高效地处理数据。通过Matlab，用户可以轻松地进行数据预处理、主成分分析和结果可视化，从而加快分析过程，提升数据处理的效率。

该项目包含Dijkstra算法的Matlab实现，为用户提供学习和参考资料。项目资料和源码均为学习参考，适合初学者与进阶者使用。

AdaBoost算法 MATLAB代码示例 以下是AdaBoost算法的基本MATLAB实现代码： % 初始化参数 numTrees = 50; % 基学习器数量 alpha = zeros(numTrees, 1); % 权重初始化 models = cell(numTrees, 1); % 存储基学习器 for t = 1:numTrees % 训练基学习器 models{t} = trainWeakLearner(X, y, weights); % 计算误差 predictions = models{t}.predict(X); err = sum(weights .* (predictions ~= y)); % 计算权重 alpha(t) = 0.5 * log((1 - err) / (err + eps)); % 更新样本权重 weights = weights .* exp(-alpha(t) * y .* predictions); weights = weights / sum(weights); % 归一化 end % 最终模型 function finalPred = predict(X) finalPred = sign(sum(alpha .* cellfun(@(m) m.predict(X), models, 'UniformOutput', false), 2)); end 通过以上代码，您可以快速实现AdaBoost算法并进行分类任务。

Nakagami分布在通信系统中广泛应用。以下是一个Matlab代码示例，用于绘制Nakagami分布的概率密度函数，您可以根据需要调整参数。