Matlab中的离散余弦压缩代码优化镜片算法

本项目展示了离散余弦变换（DCT）和逆离散余弦变换的实现，以及APDCBT和逆APDCBT的实现。这些技术在信号处理和压缩领域中有广泛应用。详细的代码和文档可在https://github.com/zabir-nabil/dsp-matlab-cpp/tree/master/Thesis oth/fsirdct-matlab找到。

SCA 是一种解决单目标优化问题的新算法。它通过基于正弦和余弦函数的数学模型，引导多个初始随机候选解向最佳解波动。该算法还集成了随机和自适应变量，以在优化过程中平衡搜索空间的探索和利用。

Jan S. Hesthaven和Tim Warburton在节点离散Galerkin方法的文本中提供了MATLAB脚本。您可以通过克隆发布者网页上的存储库来获取这些代码。使用方法：在MATLAB中设置路径后，cd到Codes1.1子目录，并执行mypath.m脚本。要在MATLAB中测试，请使用以下命令：MaxwellDriver2D。

【优化解决方案】基于正弦余弦算法改进的被囊群优化算法是用于求解单目标优化问题的matlab代码。

热图像均值MATLAB代码PCA图像压缩即将开始使用PCA进行图像压缩。此过程涉及将图像转换为像素颜色值矩阵，其中X和Y表示图像中的像素坐标，f(x,y)表示相应的灰度级别。在压缩过程中，图像矩阵的列被视为样本。例如，对于一个1024 x 1024的图像，可以将其视为1024个样本（向量），每个样本维度为1024。第一步是标准化数据，即从每个样本（列）中减去均值矩阵。这一步骤至关重要，因为PCA依赖于方差最大化，未经标准化的数据可能失去完整性。接下来，计算协方差矩阵并确定其特征向量和特征值。最后，通过特征向量中对应最大特征值的部分来重建原始图像，实现在低维空间中的图像重构。

一个综合的MATLAB代码库，包含各种粒子群优化算法的实现，包括标准PSO、权重惯性PSO、收缩系数PSO和粒子群遗传算法。这些算法适用于各种优化问题。

这篇文章讨论了如何使用Matlab开发工具来查找具有相位和幅度图的离散傅立叶变换。

这个文件夹中包含经过验证可用的MATLAB代码，实现了同步压缩变换（SST）。该程序能有效进行时频分析，提供良好的处理结果。

该软件包提供了论文“通过结合基因表达和基因突变数据来推断基因网络重新布线”的Matlab代码README文件：涂俊杰，L.Ou-Yang，XH Hu和XF Zhang（2018）。该档案包含几个文件夹：（1）代码：用于解决GNRM模型的源代码。（2）模拟：使用模拟数据测试我们的方法的演示。在文件夹“simulation”中运行“Demo_simulation.m”以测试算法。（3）卵巢癌：使用卵巢癌基因表达数据测试我们方法的演示。在文件夹“Ovarian cancer”中运行“Demo_Ovarian.m”以测试算法。请不要犹豫与屠佳娟联系寻求任何澄清关于档案的任何内容或操作。联系方式：涂家娟，华中师范大学数学与统计学院，武汉430079。