均匀线阵静态方向图综合，利用凸优化及其求解软件cvx，实现最低旁瓣综合，期望波束响应方向图综合（平顶主瓣），平顶主瓣旁瓣带凹口的方向图综合。

Mimo-noma论文复制+代码运行通过，结果是可用的，但你必须下载CVX工具包

凸优化之cvx例子及Professional package

源来源：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 本版本兼容性好，可以直接安装cvxopt，详细说明见我的博客 numpy-1.16.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl cvxopt-1.2.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl

vs2008 环境下C++代码调用vb6.0生成的Activex dll。

本人最近利用MATLAB在做仿真，其中涉及到求解凸优化问题，现发出来与大家共享代码程序，一起进步。

凸规划建模系统,包含用户手册，有助于学习压缩感知。

这个主要是用来解决凸问题的cvx工具包，现在在官网上现在速度比较慢，而且有可能下载失败，大家可以下载这个。资源已经经过检验可以使用，大家可以放心下载。使用的方法大家可以自己自行搜索。

matlab实现垃圾邮件分类代码垃圾邮件分类 该项目旨在将垃圾邮件和非垃圾邮件从 . 学习目标是熟悉MATLAB上的CVX工具箱，从头开始编码SVM优化问题。 需要在 MATLAB 上运行代码。 然而，工作可以分为三个步骤—— 1. Feature Extraction 2. Email Classification 3. Parameter Tuning 下面简要说明这些步骤。 但是，请参阅详细说明。 1.特征提取 调用函数 该数据库包含 6,050 封电子邮件，垃圾邮件比率为 30%。 首先，使用 rename.m 代码将所有电子邮件重命名为 .txt 文件。 在所有文件都可以访问后，为每封电子邮件提取一个特征向量，而特征标签为 1 代表垃圾邮件，0 代表非垃圾邮件。 对于此任务，每封电子邮件都会调用 processEmail.m。 然后，它会按照问题描述中给出的规范化程序截取调用 porterStemmer.m 的电子邮件中的单词。 然后将每个词干词与 vocabList.txt 文件中的字典词进行比较。 字典里有1899个字。 初始特征向量是一列零。 如果字典中的单词出现在电子

凸优化 使用cvx工具箱的SDP用于传感器网络本地化 在论文[2]中，公式（34）中的方程M_ik矩阵可能不正确。 e_k项应为负。 成本函数是随机选择的，可能不合适