ECE 808

EPANET-Matlab工具包是一个开源软件，最初由Matlab开发，提供编程接口，用于液压和质量建模。它在智能水网络研究与开发中具有重要作用，支持模拟和结果可视化。详细信息请参阅DG Eliades等人的研究。

MATLAB 幂律变换代码 ECE1512 数字图像处理及其应用（在机器学习领域）本课程是关于 图像处理 的。该存储库包含我在本课程中的工作。（2019年冬季）即将添加工作。所有的代码都是用 Matlab 编写的。应用了三种 图像增强 技术：（1）对数变换 （2）幂律变换 （3）直方图均衡。对数变换和幂律变换是逐点 图像增强 技术，而直方图均衡化是在空间域中进行图像增强的整体方法。

项目成绩： 项目 1（文本数据分类分析）：138.0 / 142.0 项目 2（群集）：211.0 / 211.0 项目 3（协作过滤）：212.0 / 214.0 项目 4（回归分析）：223.0 / 223.0 最终成绩：A +

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本项目的Matlab代码用于协调气球观测系统，利用设备到设备通信（D2D）和中继来提高系统吞吐量和资源利用率。我们的论文实现了使用大量原位气球传感器观测飓风的通信过程。算法使用凸模型来优化每个中继的分布和中继层的数量和索引。上传数据由气球传感器发送至基站，用于天气预报。

ECE367 矩阵代数与优化习题解答 本资源包含使用MATLAB和Julia编写的ECE367课程习题解决方案，涵盖矩阵代数和优化的应用。 主要内容: 习题集1：单词向量: 使用MATLAB实现维基百科文章的单词向量表示，并通过投影、范数和角度计算相似度。 成本曲面和仿射近似。 利用CVX工具包解决不同的lp范数和投影问题。 习题集2：二次近似和PageRank: 使用Julia语言实现二次近似。 PageRank算法和特征向量迭代。 习题集3：词向量和特征脸: 使用Julia语言实现词向量的奇异值分解和低秩逼近。 基于l2投影的特征脸方法。 习题集4：最小二乘和CAT扫描: 使用Julia和MATLAB实现最小二乘法，并应用于CAT扫描建模。 Moore-Penrose伪逆的应用。 基于最小二乘法的单位质量最优控制。 习题集5：线性和二次规划: 使用Julia语言实现L1正则化最小二乘法。 基于线性规划的最佳膳食计划。 l1、l-无穷范数的应用。

介绍了在机器人编程与仿真课程中如何使用Matlab实现阻尼最小二乘法。阻尼最小二乘法是一个重要的数学工具，特别适用于处理机器人运动中的数据分析和控制问题。