通信系统仿真

崔春雷

目录

  • 1 第一单元: MATLAB基础
    • 1.1 课程说明与资料
      • 1.1.1 作业参考答案
      • 1.1.2 移动22级作业答案
    • 1.2 MATLAB安装与运行环境
      • 1.2.1 MATLAB介绍
    • 1.3 基本数据类型:数值类型
    • 1.4 基本数据类型:字符类型
    • 1.5 数据类型转换与输出
    • 1.6 数组与矩阵基础
      • 1.6.1 矩阵运算进阶
    • 1.7 数组与矩阵常用函数
    • 1.8 matlab中的逻辑运算
    • 1.9 实验: MATLAB常用数学函数
      • 1.9.1 实验 作业答案
    • 1.10 元胞数组
    • 1.11 结构体数组
      • 1.11.1 结构体进阶
      • 1.11.2 元胞数组与结构体数组对比
      • 1.11.3 map 容器
    • 1.12 附录:MATLAB常用基础命令
    • 1.13 拓展内容:实时脚本
      • 1.13.1 实时脚本示例
    • 1.14 课程作业与答案
      • 1.14.1 《通信系统仿真》期末考试
  • 2 第二单元:Matlab 程序设计
    • 2.1 顺序结构程序
    • 2.2 分支结构—— if语句
    • 2.3 分支结构—— switch语句
    • 2.4 循环结构—— while语句
    • 2.5 循环结构—— for语句
    • 2.6 图像处理基础
    • 2.7 Matlab的函数
      • 2.7.1 函数内容的课外扩展
    • 2.8 本章实验:for循环的应用
      • 2.8.1 素数问题
        • 2.8.1.1 素数的螺旋线排列
      • 2.8.2 3X+1猜想
      • 2.8.3 7 行代码计算 π
    • 2.9 排序算法
      • 2.9.1 冒泡排序
      • 2.9.2 选择排序
      • 2.9.3 插入排序
      • 2.9.4 快速排序
      • 2.9.5 基数排序
      • 2.9.6 计数排序
      • 2.9.7 堆排序
    • 2.10 动态规划算法
      • 2.10.1 动态规划编程实例
      • 2.10.2 动态规划:01背包问题
      • 2.10.3 动态规划常见题目分析
      • 2.10.4 动态规划题目分析2
    • 2.11 常用算法简介
      • 2.11.1 剪枝算法
      • 2.11.2 二分查找
      • 2.11.3 递归算法
      • 2.11.4 回溯算法
        • 2.11.4.1 Leetcode回溯题目合集
        • 2.11.4.2 回溯算法总结
        • 2.11.4.3 回溯法解数独问题
        • 2.11.4.4 DFS与BFS
          • 2.11.4.4.1 DFS/BFS原理
          • 2.11.4.4.2 BFS的应用:Dijkstra算法
      • 2.11.5 n 皇后问题专题
      • 2.11.6 双指针算法
      • 2.11.7 数组模拟链表(约瑟夫环)
      • 2.11.8 Hash(哈希表)
      • 2.11.9 图论与路径规划
        • 2.11.9.1 迪杰斯特拉算法
        • 2.11.9.2 A*算法
          • 2.11.9.2.1 A*算法的MATLAB实现
        • 2.11.9.3 RRT路径规划算法
          • 2.11.9.3.1 RRT算法 MATLAB代码
          • 2.11.9.3.2 参考资料
      • 2.11.10 数据结构
        • 2.11.10.1 数据结构例题
      • 2.11.11 前缀和 差分 双指针
      • 2.11.12 位运算
      • 2.11.13 常用算法代码模板
    • 2.12 练习题库
    • 2.13 code
      • 2.13.1 简易计算器gui代码
      • 2.13.2 五子棋
      • 2.13.3 连连看小游戏
      • 2.13.4 递归算法与汉诺塔
      • 2.13.5 有理数的小数循环节
    • 2.14 MATLAB编程风格
      • 2.14.1 向量化编程专题
  • 3 第三单元:Matlab 图形图像处理
    • 3.1 二维图形绘图基础
    • 3.2 二维图形绘图进阶
    • 3.3 三维图形绘图
      • 3.3.1 MATLAB绘图小结
        • 3.3.1.1 用matlab绘制好看图像
    • 3.4 MATLAB高级绘图
    • 3.5 文件操作
    • 3.6 Matlab图像处理进阶
      • 3.6.1 补充:Matlab图像处理常用函数
      • 3.6.2 RGB/HSV/HSI颜色模型
      • 3.6.3 图片切换动画效果
      • 3.6.4 图像连通域标记
      • 3.6.5 图像旋转与插值
      • 3.6.6 图像的形态学
      • 3.6.7 空间滤波
        • 3.6.7.1 图像中常见的噪声类型与滤波方法
        • 3.6.7.2 matlab中的滤波函数
        • 3.6.7.3 BM3D 去噪算法
        • 3.6.7.4 双边滤波
      • 3.6.8 图像的频域处理
    • 3.7 本章总结
    • 3.8 实验 : matlab 绘图练习1
    • 3.9 实验: matlab 绘图练习2
    • 3.10 实验 :数学函数图像绘制
    • 3.11 实验:绘图综合练习
    • 3.12 实验:曲线拟合
    • 3.13 实验:牛顿法求解方程的根
    • 3.14 实验:信号的傅里叶变换
      • 3.14.1 傅里叶变换、小波变换、希尔伯特变换
      • 3.14.2 新建目录
    • 3.15 课外补充:图像处理基础1
    • 3.16 课外补充:图像处理基础2
    • 3.17 课外补充:图像处理基础3
    • 3.18 课外补充:PYTHON基础
  • 4 第五单元:MATLAB通信仿真
    • 4.1 现代通信系统的介绍
    • 4.2 模拟通信系统的仿真原理
    • 4.3 HDB3编解码的仿真实现
    • 4.4 SIMULINK和其模块简介
    • 4.5 数字通信系统的仿真原理
    • 4.6 模拟通信系统Simulink仿真
    • 4.7 数字通信系统Simulink仿真
    • 4.8 音频信号测处理与仿真
    • 4.9 图像数字水印技术
      • 4.9.1 三角函数到傅里叶变换再到语音识别与数字水印
    • 4.10 信息系统与算法
      • 4.10.1 递归算法
        • 4.10.1.1 递归与堆栈的关系
      • 4.10.2 哈希表
      • 4.10.3 双指针算法
        • 4.10.3.1 双指针算法实战
        • 4.10.3.2 双指针进阶:滑动窗口算法
      • 4.10.4 字符串匹配 KMP算法
        • 4.10.4.1 字符串匹配B-M算法
      • 4.10.5 快速傅里叶变换
      • 4.10.6 回溯算法
      • 4.10.7 动态规划
      • 4.10.8 分治算法
      • 4.10.9 Dijkstra算法
  • 5 第六单元: systemview通信仿真
    • 5.1 SystemView概述
    • 5.2 模拟通信系统 数字系统的仿真分析
    • 5.3 SystemView通信系统仿真进阶
    • 5.4 新建课程目录
  • 6 第四单元:MATLAB高级应用
    • 6.1 符号运算基础
      • 6.1.1 利用Matlab自动推导公式
    • 6.2 Matlab中的数值计算
      • 6.2.1 积分的计算
      • 6.2.2 龙格库塔:常微分方程的数值解法
      • 6.2.3 fmincon函数与非线性方程最小值
    • 6.3 统计、拟合、插值
      • 6.3.1 协方差与相关系数
    • 6.4 GUI设计初步
    • 6.5 matlab GUI界面编程
      • 6.5.1 gui实例
      • 6.5.2 gui编程中常用函数
      • 6.5.3 App Designer入门
    • 6.6 实验:GUI设计图像空间变换系统
    • 6.7 作业:利用GUI设计 计算器、信号发生器等
    • 6.8 MTALB数据导入方法
    • 6.9 课外补充:MATLAB的App会取代GUI吗?
    • 6.10 模拟退火算法matlab实现
    • 6.11 遗传算法的Matlab实现
      • 6.11.1 进化算法(Evolutionary Algorithm)及相关函数介绍
    • 6.12 粒子群算法 matlab实现
      • 6.12.1 粒子群算法及MATLAB实例仿真
    • 6.13 BP网络的应用
    • 6.14 matlab 结构体
    • 6.15 群智能算法合集
  • 7 拓展知识
    • 7.1 什么是算法的时间复杂度?
    • 7.2 Notepad++使用教程
    • 7.3 MATLAB常用函数总结
    • 7.4 MATLAB常用知识点总结
    • 7.5 MATLAB命令大全
    • 7.6 视频:MATLAB官方基础教程
    • 7.7 经典书籍:Matlab2012经典超强教程
    • 7.8 经典书籍:MATLAB揭秘(自学宝典)
    • 7.9 经典资料:MATLAB N个实用技巧
    • 7.10 Matlab编程小技巧
    • 7.11 寻优算法
      • 7.11.1 Dijkstra算法python实现
    • 7.12 PYTHON基础教程
      • 7.12.1 Python进阶
      • 7.12.2 Python小技巧
      • 7.12.3 Python总结
        • 7.12.3.1 Python循环语句总结
        • 7.12.3.2 24个顶级Python库
        • 7.12.3.3 魔法函数
      • 7.12.4 廖雪峰python
      • 7.12.5 正则表达式基础
      • 7.12.6 numpy
        • 7.12.6.1 101道Numpy习题
        • 7.12.6.2 Numpy简要语法教程
        • 7.12.6.3 Numpy实现全连接神经网络 (手写数字识别)
        • 7.12.6.4 图解NumPy
      • 7.12.7 matplotlib
        • 7.12.7.1 matplotlib练习50题
        • 7.12.7.2 Matplotlib速查表
        • 7.12.7.3 Matplotlib 实操指南
      • 7.12.8 Python3 模块 import
      • 7.12.9 Python 小项目
    • 7.13 参考资源:数据结构与算法
      • 7.13.1 十大经典排序算法总结
    • 7.14 机器学习概述
      • 7.14.1 反向传播算法
        • 7.14.1.1 反向传播的数学原理
      • 7.14.2 极大似然估计
        • 7.14.2.1 极大似然估计与最小二乘法
      • 7.14.3 Batch Normalization
        • 7.14.3.1 Batch Normalization&Dropout浅析
        • 7.14.3.2 ​BN层的梯度反向传播计算
        • 7.14.3.3 Batch Size的大小与神经网络的性能
        • 7.14.3.4 标准化和归一化
      • 7.14.4 主成分分析PCA与SVD奇异值分解
        • 7.14.4.1 岭回归 与 PCA
        • 7.14.4.2 PCA原理推导
        • 7.14.4.3 PCA原理新解
        • 7.14.4.4 svd
        • 7.14.4.5 PCA数学原理
      • 7.14.5 正则化
        • 7.14.5.1 L1、L2正则化和过拟合 总结
        • 7.14.5.2 L1 和 L2 正则化的直观解释
      • 7.14.6 SVM
        • 7.14.6.1 从零推导支持向量机(SVM)
        • 7.14.6.2 支持向量机(SVM)介绍
        • 7.14.6.3 SVM推导与实战
        • 7.14.6.4 支持向量机的直观理解
        • 7.14.6.5 浅显易懂的支持向量机SVM
      • 7.14.7 线性回归
      • 7.14.8 逻辑回归
      • 7.14.9 BP算法
        • 7.14.9.1 万能逼近——神经网络拟合任意函数原理
      • 7.14.10 激活与池化
        • 7.14.10.1 激活函数与损失函数 小结
      • 7.14.11 深度学习简述
        • 7.14.11.1 MATLAB2020深度学习实例
      • 7.14.12 损失函数与误差反向传播
        • 7.14.12.1 梯度下降与损失函数
      • 7.14.13 深度学习优化问题
      • 7.14.14 梯度下降法
        • 7.14.14.1 各类梯度下降算法的Python实现
        • 7.14.14.2 梯度下降的直观理解
        • 7.14.14.3 动量、RMSProp、Adam
      • 7.14.15 卷积的概念
        • 7.14.15.1 卷积的矩阵化算法
      • 7.14.16 局部连接
      • 7.14.17 RNN
      • 7.14.18 LSTM
      • 7.14.19 CNN-四大经典CNN技术浅析
      • 7.14.20 熵(Entropy)与交叉熵
      • 7.14.21 softmax函数详解
      • 7.14.22 自编码算法详细理解与代码实现
      • 7.14.23 pytorch
        • 7.14.23.1 ​PyTorch简介
          • 7.14.23.1.1 Pytorch快速入门资料
        • 7.14.23.2 CNN的PyTorch实现
        • 7.14.23.3 pytorch总结
        • 7.14.23.4 PyTorch trick 集锦
        • 7.14.23.5 在PyTorch上加载自定义数据集
        • 7.14.23.6 实战:Pytorch识别验证码
        • 7.14.23.7 实战:Transformer的最简洁pytorch实现
        • 7.14.23.8 使用PyTorch实现神经网络分类
      • 7.14.24 卷积神经网络CNN概述
        • 7.14.24.1 CNN 简易原理
        • 7.14.24.2 卷积神经网络CNN原理详解
        • 7.14.24.3 自己手写一个卷积神经网络
        • 7.14.24.4 CNN反向传播算法
        • 7.14.24.5 卷积计算、作用与思想
        • 7.14.24.6 用卷积神经网络CNN识别手写数字集
        • 7.14.24.7 卷积 池化 参数的计算
        • 7.14.24.8 im2col方法实现卷积算法
        • 7.14.24.9 卷积核的梯度计算
        • 7.14.24.10 卷积层反向传播推导及实现
        • 7.14.24.11 反向传输算法
          • 7.14.24.11.1 resnet残差网络
        • 7.14.24.12 CNN反向传播的MATLAB实现
      • 7.14.25 神经网络的调参技巧
      • 7.14.26 BP神经网络
        • 7.14.26.1 零开始搭建bp神经网络
        • 7.14.26.2 MATLAB自带的bp工具箱
        • 7.14.26.3 神经网络中偏置(bias)的作用
      • 7.14.27 聚类分析 k-means
        • 7.14.27.1 matlab做聚类分析(k-means)
        • 7.14.27.2 聚类模型探讨综述
        • 7.14.27.3 5种经典聚类算法
      • 7.14.28 深度学习的一些概念
      • 7.14.29 人工智能简述:AI的过去和现在
      • 7.14.30 k-NN(k近邻算法)
      • 7.14.31 神经网络中的优化器:BGD、SGD、MBGD、Momentum
      • 7.14.32 卷积神经网络的经典网络总结
        • 7.14.32.1 卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作
      • 7.14.33 GAN 对抗样本攻击
      • 7.14.34 蒙特卡洛模拟
      • 7.14.35 dropout与随机部分连接
      • 7.14.36 Jupyter 等 IDE概览
      • 7.14.37 分类算法常用评价指标
      • 7.14.38 Inception 网络与不变性
      • 7.14.39 卷积神经网络的可视化
      • 7.14.40 隐马尔可夫模型HMM
        • 7.14.40.1 马尔科夫链
    • 7.15 MATLAB音频处理
      • 7.15.1 python处理音频信号
    • 7.16 图像处理
      • 7.16.1 图像处理中的指标
    • 7.17 代码集
    • 7.18 论文写作与阅读方法
      • 7.18.1 期刊投稿攻略
      • 7.18.2 论文排版教程
      • 7.18.3 SCI-HUB论文下载技巧
      • 7.18.4 几种论文写作神器,提高写作效率
      • 7.18.5 latex入门
      • 7.18.6 LaTeX教程
    • 7.19 机器学习常用的网站以及资源
      • 7.19.1 很详细的ML&DL学习博客
    • 7.20 SymPy 符号计算基本教程
  • 8 程序设计数学基础
    • 8.1 编程数学基础
      • 8.1.1 概率的历史
      • 8.1.2 概率
        • 8.1.2.1 常见概率分布
          • 8.1.2.1.1 二维正态分布
        • 8.1.2.2 蒙特卡罗方法
        • 8.1.2.3 置信区间
        • 8.1.2.4 协方差与相关系数
      • 8.1.3 矩阵 向量求导法则
      • 8.1.4 雅可比矩阵 海森矩阵
      • 8.1.5 矩阵的几种分解方式
      • 8.1.6 行列式和代数余子式
      • 8.1.7 向量
      • 8.1.8 矩阵的基本运算
      • 8.1.9 矩阵分析
      • 8.1.10 矩阵的LU分解
      • 8.1.11 矩阵奇异值分解(SVD)
        • 8.1.11.1 SVD分解2
        • 8.1.11.2 SVD分解逐步推导
        • 8.1.11.3 奇异值与特征值的意义
      • 8.1.12 随机向量
        • 8.1.12.1 随机过程简述
      • 8.1.13 投影矩阵和最小二乘
      • 8.1.14 知乎数学精选集
        • 8.1.14.1 高数问题集
      • 8.1.15 小波变换
      • 8.1.16 程序设计数学基础1:高等数学
      • 8.1.17 程序设计数学基础2:线性代数
      • 8.1.18 程序设计数学基础3:概率论和数理统计
      • 8.1.19 向量的距离与相似度计算
      • 8.1.20 复数
      • 8.1.21 高等数学——幂级数
      • 8.1.22 无穷小的本质
      • 8.1.23 数列极限和收敛性
      • 8.1.24 不定积分技巧总结
    • 8.2 有趣的数学题目
    • 8.3 高等数学
      • 8.3.1 泰勒级数
  • 9 路径规划与智能算法
    • 9.1 常见路径规划算法简介
    • 9.2 Dijkstra算法详细
  • 10 教学文档
    • 10.1 授课计划
    • 10.2 课程标准
课程说明与资料

本课程所用教材《MATLAB建模与仿真实用教程》PDF版本在线阅读地址:

http://cs.cmpedu.com/books/pdf.htm?CHAPTERMODEL=http://yingxiao2.s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/book/upload/2020/1/2/1582092745703.pdf


http://cs.cmpedu.com/books/pdf.htm?CHAPTERMODEL=http://yingxiao2.s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/book/upload/2020/1/2/1582092745703.pdf




                   MATLAB学习参考网站

(0)

https://matlabacademy.mathworks.com/cn#ai


(1)

https://www.icourse163.org/course/CSU-1002475002


(2)

https://blog.csdn.net/baimafujinji


https://blog.csdn.net/qq_21484461/category_11848782.html


(3)

https://blog.csdn.net/zouxy09


(4)

https://github.com/youngyangyang04/leetcode-master


(5)

https://www.cnblogs.com/tiandsp/default.html?page=1


(6)

https://www.cnblogs.com/tiandsp/p/14337176.html


(7)

https://www.zhihu.com/question/23148377



(8) https://yarpiz.com/


这个网站不仅有高质量的MATLAB源代码,而且还有对应的讲解视频,可谓是一应俱全。

网站内容分为6部分:
1)Metaheuristics(元启发式算法)
2)Machine Learning(机器学习)
3)Multiobjective Optimization(多目标优化)
4)Fuzzy Systems(模糊系统)
5)Applications(应用)
6)Tutorials(视频教程)

每部分所包含的具体内容如下,链接为每篇文章所对应的MATLAB源代码或视频教程




01 | Metaheuristics(元启发式算法)


1.Practical Genetic Algorithms in Python and MATLAB – Video Tutorial(遗传算法)

https://yarpiz.com/632/ypga191215-practical-genetic-algorithms-in-python-and-matlab


2.YPEA: Yarpiz Evolutionary Algorithms(YPEA工具箱)

https://yarpiz.com/477/ypea-yarpiz-evolutionary-algorithms


3.Python implementation of Particle Swarm Optimization(粒子群算法)

https://yarpiz.com/463/ypea127-python-implementation-particle-swarm-optimization-pso


4.Particle Swarm Optimization (PSO) in MATLAB — Video Tutorial

(粒子群算法)

https://yarpiz.com/440/ytea101-particle-swarm-optimization-pso-in-matlab-video-tutorial


5.Cultural Algorithm (CA) in MATLAB(文化算法)

https://yarpiz.com/425/ypea125-cultural-algorithm


6.Real-Coded Simulated Annealing (SA) in MATLAB(模拟退火算法)

https://yarpiz.com/421/ypea106-real-coded-simulated-annealing


7.Artificial Bee Colony in MATLAB(人工蜂群算法)

https://yarpiz.com/297/ypea114-artificial-bee-colony


8.Bees Algorithm (BeA) in MATLAB(蜜蜂算法)

https://yarpiz.com/315/ypea115-bees-algorithm


9.Firefly Algorithm (FA) in MATLAB(萤火虫算法)

https://yarpiz.com/259/ypea112-firefly-algorithm


10.Invasive Weed Optimization (IWO) in MATLAB(野草算法)

https://yarpiz.com/251/ypea119-invasive-weed-optimization


11.Imperialist Competitive Algorithm (ICA) in MATLAB(帝国竞争算法)

https://yarpiz.com/247/ypea118-imperialist-competitive-algorithm


12.Tabu Search (TS) in MATLAB(禁忌搜索)

https://yarpiz.com/243/ypea116-tabu-search


13.Biogeography-Based Optimization (BBO) in MATLAB(生物地理优化算法)

https://yarpiz.com/239/ypea113-biogeography-based-optimization


14.CMA-ES in MATLAB(协方差矩阵自适应进化策略)

https://yarpiz.com/235/ypea108-cma-es


15.Differential Evolution (DE) in MATLAB(进化差分)

https://yarpiz.com/231/ypea107-differential-evolution


16.Simulated Annealing in MATLAB(模拟退火)

https://yarpiz.com/223/ypea105-simulated-annealing


17.Harmony Search in MATLAB(和声搜索)

https://yarpiz.com/92/ypea117-harmony-search


18.Teaching-Learning-based Optimization in MATLAB(教与学优化算法)

https://yarpiz.com/83/ypea111-teaching-learning-based-optimization


19.Shuffled Complex Evolution in MATLAB

https://yarpiz.com/80/ypea110-shuffled-complex-evolution


20.Shuffled Frog Leaping Algorithm in MATLAB(蛙跳算法)

https://yarpiz.com/71/ypea109-shuffled-frog-leaping-algorithm


21.ACO for Continuous Domains in MATLAB(蚁群算法)

https://yarpiz.com/67/ypea104-acor


22.Ant Colony Optimization in MATLAB(蚁群算法)

https://yarpiz.com/53/ypea103-ant-colony-optimization


23.Particle Swarm Optimization in MATLAB(粒子群算法)

https://yarpiz.com/50/ypea102-particle-swarm-optimization


24.Binary and Real-Coded Genetic Algorithms in MATLAB(遗传算法)

https://yarpiz.com/23/ypea101-genetic-algorithms




02 | Machine Learning(机器学习)



Machine Learning


1.Principal Component Analysis (PCA) in Python and MATLAB — Video Tutorial(主成分分析)

https://yarpiz.com/622/yppca191211-principal-component-analysis-in-python-and-matlab-video-tutorial


2.Linear Discriminant Analysis (LDA) in MATLAB(线性判别分析)

https://yarpiz.com/430/ypml114-linear-discriminant-analysis


3.Time-Series Prediction using GMDH in MATLAB(时间序列预测)

https://yarpiz.com/323/ypml120-time-series-prediction-using-gmdh


4.Feature Selection using Metaheuristics and EAs(特征选择)

https://yarpiz.com/306/ypml122-evolutionary-feature-selection


5.Group Method of Data Handling (GMDH) in MATLAB(数据处理的分组方法)

https://yarpiz.com/263/ypml113-gmdh


6.DBSCAN Clustering in MATLAB(聚类)

https://yarpiz.com/255/ypml110-dbscan-clustering


7.FP-Growth Association Rule Mining in MATLAB(关联规则挖掘)

https://yarpiz.com/98/ypml116-fp-growth


8.Apriori Association Rule Mining in MATLAB(关联规则挖掘)

https://yarpiz.com/89/ypml115-apriori


9.Neural Gas and GNG Networks in MATLAB(神经网络)

https://yarpiz.com/77/ypml111-neural-gas-network


10.Evolutionary Data Clustering in MATLAB(聚类)

https://yarpiz.com/64/ypml101-evolutionary-clustering


03 | Multiobjective Optimization(多目标优化)


Multiobjective Optimization(多目标优化)

1.NSGA-III: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, the Third Version

https://yarpiz.com/456/ypea126-nsga3


2.Classic and Intelligent Portfolio Optimization in MATLAB

https://yarpiz.com/456/ypea126-nsga3


3.MOEA/D in MATLAB

https://yarpiz.com/95/ypea124-moead


4.PESA-II in MATLAB

https://yarpiz.com/86/ypea123-pesa2


5.Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 in MATLAB

https://yarpiz.com/74/ypea122-spea2


6.Multi-Objective PSO in MATLAB

https://yarpiz.com/59/ypea121-mopso


7.NSGA-II in MATLAB

https://yarpiz.com/56/ypea120-nsga2


04 | Fuzzy Systems(模糊系统)


Fuzzy Systems(模糊系统)

1.Time-Series Prediction using ANFIS in MATLAB自适应神经模糊系统

https://yarpiz.com/327/ypfz102-time-series-prediction-using-anfis


2.Evolutionary ANFIS Training in MATLAB自适应神经模糊系统

https://yarpiz.com/319/ypfz104-evolutionary-anfis-training


3.Fuzzy PID Controller in MATLAB and Simulink(模糊PID控制)

https://yarpiz.com/311/ypfz103-fuzzy-pid


4.Nonlinear Regression using ANFIS自适应神经模糊系统

https://yarpiz.com/301/ypfz101-nonlinear-regression-using-anfis



05 | Applications(应用)



Applications(应用)


1.Intelligent Image Color Reduction and Quantization(图像处理)

https://yarpiz.com/413/ypap117-color-reduction-and-quantization


2.Minimum Spanning Tree using PSO, ICA and FA(最小生成树)

https://yarpiz.com/407/ypap116-minimum-spanning-tree


3.Optimal Robot Path Planning using PSO in MATLAB(机器人路径规划)

https://yarpiz.com/403/ypap115-path-planning


4.Data Envelopment Analysis (DEA) in MATLAB(数据包络分析)

https://yarpiz.com/399/ypap114-data-envelopment-analysis


5.Economic Dispatching using PSO and Nested PSO(经济调度)

https://yarpiz.com/395/ypap113-economic-dispatching


6.Classic and Intelligent Portfolio Optimization in MATLAB(投资组合优化)

https://yarpiz.com/391/ypap112-portfolio-optimization


7.Optimal Inventory Control using PSO in MATLAB(库存控制)

https://yarpiz.com/387/ypap111-inventory-control


8.p-Hub Location Allocation Problem in MATLAB(枢纽选址问题)

https://yarpiz.com/383/ypap110-hub-location-allocation


9.Facility Layout Design and Location Allocation in MATLAB(设施布局设计及位置配置)

https://yarpiz.com/378/ypap109-layout-design


10.Capacitated Vehicle Routing Problem (VRP) using SA(容量受限的车辆路径问题)

https://yarpiz.com/372/ypap108-vehicle-routing-problem


11.Parallel Machine Scheduling using Simulated Annealing(并行机调度)

https://yarpiz.com/367/ypap107-parallel-machine-scheduling


12.Bin Packing Problem using GA, PSO, FA, and IWO(装箱问题)

https://yarpiz.com/363/ypap105-bin-packing-problem


13.Quadratic Assignment Problem (QAP) using GA, PSO and FA(二次分配问题)

https://yarpiz.com/359/ypap104-quadratic-assignment-problem



(6)视频教程:



Tutorials(视频


1.Numerical Root Finding Methods in Python and MATLAB – Video Tutorial

(求根法)

https://yarpiz.com/645/yprf191221-numerical-root-finding-methods-in-python-and-matlab


2.Practical Genetic Algorithms in Python and MATLAB – Video Tutorial(遗传算法)

https://yarpiz.com/632/ypga191215-practical-genetic-algorithms-in-python-and-matlab


3.Principal Component Analysis (PCA) in Python and MATLAB — Video Tutorial(主成分分析)

https://yarpiz.com/622/yppca191211-principal-component-analysis-in-python-and-matlab-video-tutorial


4.Numerical Computations in MATLAB — Video Tutorial(数值计算)

https://yarpiz.com/572/numerical-computations-in-matlab-video-tutorial


5.Optimization in MATLAB — Video Tutorial(优化算法综述)

https://yarpiz.com/569/yptnm190520-s20-22-optimization-video-tutorial


6.Numerical Solution of Differential Equations in MATLAB — Video Tutorial(求解微分方程)

https://yarpiz.com/565/yptnm190520-s17-19-numerical-solution-of-differential-equations-video-tutorial


7.Working with Polynomials in MATLAB — Video Tutorial(多项式)

https://yarpiz.com/562/yptnm190520-s16-working-with-polynomials-video-tutorial


8.Integration and Differentiation in MATLAB — Video Tutorial(微分与积分)

https://yarpiz.com/557/yptnm190520-s12-15-integration-and-differentiation-video-tutorial


9.Interpolation in MATLAB — Video Tutorial(插值)

https://yarpiz.com/553/yptnm190520-s07-11-interpolation-video-tutorial


10.Eigenvalues and Eigenvectors in MATLAB — Video Tutorial(特征值和特征向量)

https://yarpiz.com/548/yptnm190520-s05-06-eigenvalues-and-eigenvectors-video-tutorial


11.Root Finding in MATLAB — Video Tutorial(求根法)

https://yarpiz.com/541/yptnm190520-s01-04-root-finding


12.Least Squares in Python, JavaScript and MATLAB — Video Tutorial(最小二乘法)

https://yarpiz.com/534/yptls190514-least-squares-in-python-javascript-and-matlab


13.How to Solve Difference Equations? — Video Tutorial(差分方程)

https://yarpiz.com/527/yptdeq190520-how-to-solve-difference-equations


14.Runge-Kutta Method in Python and MATLAB — Video Tutorial(龙格-库塔方法)

https://yarpiz.com/523/yptdeq190515-runge-kutta-rk4-in-python-and-matlab


15.Linear Programming in MATLAB — Video Tutorial(线性规划)

https://yarpiz.com/516/yptlp190516-linear-programmin-in-matlab-linprog


16.Particle Swarm Optimization (PSO) in MATLAB — Video Tutorial(粒子群算法)

https://yarpiz.com/440/ytea101-particle-swarm-optimization-pso-in-matlab-video-tutorial



人工智能辅助网站:llama2.ai