算法工具箱

当前话题为您枚举了最新的 算法工具箱。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

MATLAB工具箱介绍-GATBX遗传算法工具箱
MATLAB工具箱介绍-GATBX遗传算法工具箱。数学、统计与优化工具包包括:1.符号数学工具箱,2.偏微分方程工具箱,3.统计学工具箱,4.曲线拟合工具箱,5.优化工具箱,6.全局优化工具箱。信号处理与通信工具包包括:1.信号处理工具箱,2.DSP系统工具箱,3.通信系统工具箱,4.小波工具箱,5.定点运算工具箱,6.射频工具箱,7.相控阵系统工具箱。控制系统设计与分析工具包包括:1.控制系统工具箱,2.系统辨识工具箱,3.模糊逻辑工具箱,4.鲁棒控制工具箱,5.模型预测控制工具箱。图像处理与计算机视觉工具包包括:1.图像处理工具箱,2.计算机视觉工具箱,3.图像采集工具箱,4.OPC工具箱。
Matlab图论算法工具箱
Matlab图论算法工具箱 本工具箱提供了多种图论算法的Matlab实现,涵盖了图的创建、遍历、搜索、最短路径、最小生成树等经典算法。代码注释清晰,方便使用者理解和修改。 ### 工具箱功能 图的表示: 支持邻接矩阵和邻接表两种图的存储方式。 图的创建: 提供手动输入和文件读取两种图的创建方式。 图的遍历: 实现深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 算法。 图的搜索: 提供Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法用于计算单源/多源最短路径。 最小生成树: 实现Prim算法和Kruskal算法用于计算图的最小生成树。 ### 使用说明 将工具箱文件添加到Matlab路径。 参考示例代码,根据需求调用相应的函数。 根据实际问题修改参数和函数。 ### 应用领域 本工具箱适用于网络优化、交通规划、路径规划、物流配送等领域,帮助用户快速进行图论算法的仿真和分析。
FracLab 工具箱
使用 FracLab 2.2 工具箱可快速调用分形,直接在 MATLAB 命令窗口输入 fraclab 即可。
Metabox 工具箱
Metabox 是一个基于 R 的工具箱,用于代谢组学数据的分析、解释和综合探索。它提供数据处理、统计分析、集成可视化探索和功能分析(如功能富集评分、富集表示分析和词云生成)等功能。
Contourlet 工具箱
对于学习图像融合和 Contourlet 的初学者,这款工具箱非常实用,可以与 MATLAB 结合使用。
SQLite工具箱
SQLite工具是一款方便查看SQLite数据库的实用工具。SQLite是一种轻量级的开源数据库管理系统,广泛应用于嵌入式系统和个人计算机中。SQLite工具以其便携性和易用性著称,无需安装即可运行,用户可以随身携带,方便在不同计算机上查看.db数据库文件。主要包括sqlite3.dll和sqlite.dll两个核心组件,以及sqliteadmin.exe主应用程序和changelog.txt变更日志文件。支持多语言界面,用户可进行数据库浏览、查询、管理索引和触发器、导出数据等操作,是开发者和数据库管理员的理想选择。
LMS工具箱
LMS工具箱中自适应滤波算法的Matlab实现
Sine Cosine算法工具箱解决单目标优化问题的SCA工具箱(MATLAB开发)
这是最新推出的SCA算法的一个便捷工具箱。SCA利用正弦和余弦函数的数学模型生成多个初始随机候选解,并使它们向最佳解波动。该算法还集成了多个随机和自适应变量,以便在不同的优化阶段探索和利用搜索空间。这是S. Mirjalili在2015年提出的算法源代码,详见DOI链接:http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.12.022。原始版本可在此处找到:http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/54948-sca--a-sine-c。
Matlab 遗传算法工具箱及应用
Matlab 遗传算法工具箱及应用源码示例。源码包含工具箱、调试说明和算例。工具箱有助于熟悉和了解遗传算法原理和计算过程。工具箱比较容易使用,有助于培养对遗传算法的兴趣。
MATLAB LM算法代码和ATRIA工具箱
ATRIA是R中一个快速、精确且近似的最近邻工具箱,它包含两组函数,用于计算数据集的分形或固有维数。该软件包包含实现,这是球树算法系列的一种变体,支持精确和近似的k最近邻和范围搜索。对于在高维空间中不均匀分布的点,ATRIA可能是一个不错的选择。Boxcounting方法将数据集的点合并到D维网格中,并根据点在网格框中的分布来计算各种统计信息。计算不同网格分辨率下的非空盒子的数量可以估算数据集的容量维度。