Matlab例程

这些示例程序包含了Matlab课本上的习题解答。

用于Cp功率提取的MATLAB模型下载资源，适用于Windows和Unix操作系统。

该程序演示了使用遗传算法求解函数最值问题。

此包提供了用于打印音频文件信息、读取音频文件和写入音频文件的Matlab例程。这些函数是围绕Matlab的audioinfo、audioread和audiowrite函数的包装器。第四个例程比较两个音频文件中的数据。

Shapelib是一个免费开源库，专门用于处理ESRI的Shapefile格式。这种格式在地理信息系统（GIS）中广泛使用，存储着地理数据的几何形状和相关属性信息。本测试程序演示了如何使用Shapelib库读取Shapefile文件，包括打开文件、获取文件信息、遍历几何对象和处理属性数据等步骤。通过这个程序，开发者可以验证和分析Shapefile的内容，为GIS应用的开发提供基础支持。

来自各种概率分布的随机数是MATLAB开发中常见的需求，包括二项式、几何、一般离散和帕累托分布。这些例程展示了如何从不同分布生成随机数，详细信息请参阅： http://www.math.uu.se/research/telecom/software

这是一个在Matlab中验证过的二维曲线绘制示例程序，特别适合初学者学习和参考。

WordCount是Hadoop生态系统中的一个经典示例程序，用于统计文件中单词出现的次数。在学习和理解分布式计算及Hadoop MapReduce框架的工作原理时，这个例子非常有用。Hadoop是Apache软件基金会开发的开源框架，专门设计用来处理和存储大规模数据集，其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。 在WordCount程序中，首先有一个输入文件，比如新闻文章或书籍。该文件被HDFS分割成多个块，分布在集群的不同节点上。MapReduce的工作流程分为两个主要阶段： Map阶段：Hadoop将输入文件分块并分配到各个节点上的Mapper任务。Mapper任务读取文本，每行拆分成单词，并输出每个单词及其出现次数作为一个键值对。 Shuffle与Sort阶段：Mapper输出后，Hadoop进行shuffle和sort，将相同键的所有值聚集在一起，为Reducer提供输入。 Reduce阶段：Reduce任务合并来自多个Mapper的相同键值对，将所有相同单词的值相加，输出每个单词的总出现次数。 输出：结果写入到HDFS的某个目录，供后续使用或分析。 在WordCount.zip中，通常包含以下文件：- WordCount.java: 实现WordCount逻辑的Java源代码，包含Mapper和Reducer类。- pom.xml: Maven项目的配置文件，定义依赖和构建指令。- README.md: 包含关于如何运行程序的说明和指导。

在MATLAB编程过程中，使用主、子函数的方法编写代码十分便捷。主函数位于M文件中，提供外部接口，而子函数则负责计算平均值和中位数。这种结构不仅简化了代码管理，还增强了程序的模块化和可维护性。示例中的函数newstats展示了如何通过内部函数计算给定向量的平均值和中位数。

随着时间的推移，MATLAB中优化外点罚函数的经典实例程序仍然备受推崇。