matlab开发-迭代囚徒困境

非平稳信号的快速迭代滤波技术[1,2,3]，使用FFT技术实现高效处理[2,3]。方法需定期边界扩展，建议采用预处理信号的方法[4]，具体操作可参考“Extend_sig_v2.m”。应用示例详见“Example_real_life_v6.m”。请引用我们的相关研究作品：[1] A. Cicone, J. Liu, H. Zhou, “用于信号分解和瞬时频率分析的自适应局部迭代滤波”，《应用和计算谐波分析》第41卷第2期，2016年9月，384-411页，doi:10.1016/j.acha.2016.03.001，Arxiv: http://arxiv.org/abs/141。

对于输入向量A，删除了显著性水平alpha下的异常值，并返回删除异常值后的向量B。输出参数IDX返回异常值的索引。REP是可选参数，用NaN替换已删除元素以保持A的长度。Grubbs测试的迭代实现，可用于检测样本中最远离均值的异常值。

展示了逆运动学的基本迭代算法示例，涵盖了伪逆、雅可比转置反转运动学及其在MATLAB开发中的应用。文章比较了串行两连杆和三连杆链条的优缺点，并介绍了阻尼最小二乘法（DLS）的使用。此外，还探讨了梯度投影方法，以优化机械手的冗余配置，实现多任务耦合。

Matlab开发：迭代学习在运动控制中的应用。实现了在位置控制系统中具备遗忘功能的基本重复补偿。

这段代码由Gholamreza Anbarjafari (Shahab)于2008年春季编写，实现图像均衡。您可以在研究和学术中使用此代码，但需引用相关文献。详细信息请参考Hasan Demirel和Gholamreza Anbarjafari的论文：“使用迭代n次根和n次幂的基于HSI的彩色图像均衡”。如需进一步信息，请联系：hasan.demirel@emu.edu.tr，shahab.jafari@emu.edu.tr。更多信息可访问作者网页：http://faraday.ee.emu.edu.tr/shahab 和 http://faraday.ee.emu.edu.tr/hdemir

这是一段关于使用Matlab编写的迭代学习控制代码，经过作者亲自测试，确保可靠。作者投入了大量的心血和劳动，希望有缘人能够珍惜这份劳动成果。

详细介绍了如何使用Matlab编程实现Logistic迭代算法的求解过程。通过编程，可以有效地求解Logistic回归模型，实现数据分类和预测功能。

matlab经典代码-迭代.m

高斯牛顿法是一种用于优化问题的迭代算法，在数据拟合和参数估计中具有广泛的应用。在Matlab环境下，iwls-matlab开发提供了一种高效的实现方式，用于处理复杂的统计模型和大规模数据集。该方法通过迭代加权最小二乘法，结合Matlab的强大功能，为解决实际问题提供了可靠的工具。