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PSO_C++
- 一个很好的学习粒子群算法的例子。（刘康C++版本） 程序介绍： 模拟一群鸟捕食的情景，从而达到优化目标函数的目的，这就是粒子群算法！起初在可行的空间中随机的产生一群粒子，然后让每个粒子开始在虚拟的空间中向四面八方飞翔，并且每个粒子都记下他们飞过的适应值（也就是目标优化函数）最高的点，而且整个粒子群有一个最高适应值个体，这样，粒子在飞翔的时候尽量朝向自己曾飞过的最好的点和集体的最好的点。最后达到收敛到近似最优点的目的。 备注：目标优化函数程序中已经内定了，f6 ={0.
ADC0832
- /* 功能：该程序可实现对ADC0832的控制，包括，启动ADC，选择输入通道，输入信号的模式《单端输入，或差分输入》 /* 并将采集到的数据进行处理，将读出的16进制转换为10进制形式 ，即程序中变量b，s，g的值 /* （与该程序相适应的硬件电路，P3_4-〉cs；P1_0->clk P1_1->DI&DO 参考电压与电源为同一个输入端） /* 最小输出电压：0.00V；最大输出电压：5.10v 分辨率：0.02v 误差：+/-0.01v /* /* 该程序已
gatbx
- 说明： 1、对原gatbx工具箱进行了修正，对一些不适合于Matlab高版本的地方进行了改进，不会再有Warnings。 2、自己编写了一些函数，以my开头，扩展了原工具箱功能。 3、将原始的基于命令式的mpga.m及sga.m文件封装成函数形式，可以根据需要在变量空间输出信息，避免了一大堆输出结果。 4、新的my_mpga.m及my_sga.m考虑到约束函数的处理及约束结果的显示等。增强了实用性。 以上是赵志斌师兄对gatbx工具箱所做的改进，保持了原有gatbx工具
code
- 三种图像去噪源码（matlab实现） 1.均值滤波对高斯噪声的效果 2.二维自适应维纳滤波对高斯噪声的滤除效果 3.对加入椒盐噪声的图像分别作均值、中值和维纳滤波(Three images to noise source code 1. The effect of mean filtering on gaussian noise. 2. The filtering effect of 2d adaptive wiener filtering on gaussian noise. 3.
qizhong_lvbo
- 对信号Mix_Signal_1 和 Mix_Signal_2 分别作巴特沃斯低通滤波，FIR低通滤波，移动平均滤波，中值滤波，维纳滤波，自适应滤波以及小波滤波。(The signal Mix_Signal_1 and Mix_Signal_2 are used for Butterworth low pass filtering, FIR low pass filtering, moving average filtering, median filtering, Wiener filteri
ImproveCanny
- 一个改进的自适应canny算法，该方法采用改进的开关型中值滤波器对图像做去噪工作，再把整幅图像分割为若干子图像，最后在充分考虑全局以及各子图像的边缘梯度信息后，自适应地生成动态阈值。(The new Canny adaptive method divides image into sub-images,then determinates the thresholds automatically according to the whole image edge information and t
2.多种滤波方法_心电信号
- 心电信号多种滤波方式比较;中值滤波、自适应滤波等等(Comparison of various filtering methods of ECG signal, such as median filtering, adaptive filtering and so on)
有源噪声抵消系统
- 有源噪声抵消系统 基于LMS的FIR自适应滤波器，用于有源噪声抵消，无论有无量化效应。 注：channel_n是长度为n的信道系数。更改信道长度时，确保将Ms、Mp更改为各自的n值。量化码中的Br表示比特数