查找数据极值的MATLAB函数findextrema.m

数字信号实验必备PPT，包含详尽教程，建议先阅读PPT再进行操作。

这是一个简单的饱和函数M文件，在Matlab环境中可直接调用，用于实现饱和函数的功能。

CM3过程专注于功能数据字段的极值和离散数据字段的M4过程建模时空依赖结构。随着给定数据集，软件能够估计尾部依赖的长度、极值模式的数量以及模式及其相对发生频率。它提供了一个完整的建模框架，模拟不同模式，使用户在应用到真实案例之前能够优化参数。软件包含五个演示文件，其中包括电价应用程序。通用例程涵盖Medoids（PAM）聚类、非参数Frechet标准化以及经典运行估计器的极值指数。

这份资料提供了一种基于粒子群算法的非线性函数极值寻优方法，可以通过模拟粒子群体的行为来搜索问题的最优解。

function sa = circle(r, s) %CIRCLE 在指定线上绘制半径为r的圆。 % r为圆的半径 % s为指定的线色字符串 % sa为圆的面积 % circle(r) 使用蓝色实线绘制半径为r的圆周。 % circle(r, s) 使用指定字符串s的线色绘制半径为r的圆周。 % sa = circle(r) 计算并绘制半径为r的蓝色圆面。 % sa = circle(r, s) 计算并绘制半径为r的指定色s的圆面。 % 编写日期：2001年4月7日，修改日期：2002年8月27日。 if nargin > 2 error('输入宗量太多。'); end; if nargin == 1 s = 'b'; end; ...

新的函数extr.m专门分析给定的实向量，准确捕获样本序列中的极值位置。返回一个元胞数组，包含最大值和最小值的逻辑向量。函数设计考虑低内存需求和高程序执行速度。使用方法： L = extr(x); % 寻找实向量x中的局部极值% ..... 其中L是包含最大值和最小值位置的元胞数组{L(1), L(2)}。处理时间的优化使得其在高效数据处理中具有显著优势。在某些情况下，为了快速处理，用户可选择： L = extr(c,0); % 寻找潜在的局部极值。

MATLAB神经网络案例分析，探讨了遗传算法在非线性函数极值优化中的应用。

Matlab源代码优化无约束多维极值问题具有经典价值。

例如，eomdateAN(2007,0)可以返回日期31.12.2006，eomdateAN(2007,-1)可以返回日期30.11.2006，eomdateAN(2007,-12)可以返回日期31.12.2005，eomdateAN(2007,13)可以返回日期31.01.2008。