MATLAB实现STOMP算法

这是STOMP算法的GPU实现，它将时间序列作为输入并计算特定窗口大小的矩阵轮廓。为了获得附加功能和更好的性能，建议使用至少CUDA工具包版本9.0，并且需要支持CUDA的NVIDIA GPU。您可以在Linux下使用Makefile构建，但在Windows下尚未经过测试。对于不同的GPU架构，您可以调整ARCH的值以匹配相应的计算能力。确保CUDA_DIRECTORY正确设置为系统中安装CUDA的路径，通常在Linux下为/usr/local/cuda-(VERSION)/。默认情况下，内核参数仅针对Volta优化，如果目标是Pascal或更早的版本，请相应地调整STOMP.cu中的设置。

这是一个基本的蛙跳算法matlab实现，具有一定的实用价值。

这是一个简洁易懂的Matlab SIFT算法实现，可直接运行。

本程序提供LMS算法的简洁MATLAB实现，适用于各种滤波和自适应信号处理应用。其易用性和效率使其成为快速原型设计和算法评估的宝贵工具。

这篇文章介绍了如何使用Matlab编写Dijkstra算法，输入包括一个图矩阵（包含N个节点，大小为N*N）、源节点编号和目标节点编号，输出为节点路径和对应的距离。Dijkstra算法是一种用于解决图中单源最短路径问题的经典算法，通过逐步扩展最短路径集合来实现路径计算。

ADABOOST算法是一种快速计算方法，在MATLAB中的实现可以帮助快速应用于各种数据集。

基于MATLAB的SURF算法源代码，经过验证可靠。SURF算法是在SIFT基础上的改进，采用滤波盒替代DOG运算，将特征点维数从128维降至64维，保持高准确率和鲁棒性的同时，显著提升了计算速度。

使用Matlab编写并实现KNN（K-Nearest Neighbors）算法。KNN是一种基本的分类和回归方法，通过计算样本间的距离来确定新数据点的分类。Matlab提供了便捷的工具和函数来实现和测试KNN算法，使其在机器学习和数据挖掘中广泛应用。

Matlab算法实现涵盖插值、函数逼近、数值积分、非线性方程求解、统计分析及偏微分方程数值解法等17个部分。每个部分均附有详细的M文件代码和解释说明。