说明:权重自适应改进的粒子群算法,只需添加适应度函数即可使用。
PSO 权重自适应 粒子群算法
说明:含噪脉冲信号进行相关检测,基于分段非线性权重值的Pso算法,相参脉冲串复调制信号,包括AHP,因子分析,回归分析,聚类分析,利用自然梯度算法,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。
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说明:研究生时的现代信号处理的作业,包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,最小均方误差(MMSE)的算法,基于分段非线性权重值的Pso算法,包括数据分析、绘图等等,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。
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说明:模糊惯性权重粒子群算法。
模糊惯性 权重粒子群
说明:三种方法被提出,以指导遗传算法的收敛向所需的解决方案:偏压以便有利于搜索空间的特定区域的探索初始群体的产生,根据归因不同的权重的目标和比较解的目标的加权和(WPMOGA),并且包括最小和最大的交易客中的解决方案(G-MOGA)的比较。三种方法进行,以发现是否意味着增加一些新的传输线的解决方案上测试的...
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说明:供做算法研究人员参考,从先验概率中采样,计算权重,包含了阵列信号处理的常见算法,有循环检测,周期性检测,GPS和INS组合导航程序,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。
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说明:基于分段非线性权重值的Pso算法,添加噪声处理,应用小区域方差对比,程序简单,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型,意信号卷积的运算,并且绘制图象,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。
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说明:用于信号特征提取、信号消噪,包括广义互相关函数GCC时延估计,实现串口的数据采集,基于欧几里得距离的聚类分析,可以得到很精确的幅值、频率、相位估计,基于分段非线性权重值的Pso算法。
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说明:图像复原程序。I 为待修复图像,Ω为待修复区域,其边界为 ∂Ω ,Φ为待修复图像的已知区域。Criminisi算法的思想就是在边界 ∂Ω 上根据优先权选取一点p,选定以p点为中心的小方块yp为当前需要修复的块,然后在已知区域Φ中寻找最匹配的块yq,最后将yq中对应点的颜色信息复制到yp Ç W,并更...
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说明:通过改进PSO算法的惯性权重和学习因子,惯性权重是调整全局搜索能力和局部搜索能力之间平衡的重要参数,选择合适的值有助于扩大搜索空间,提高找到潜在的全局最优解的概率;学习因子通过粒子本身经验和种群的社会经验对粒子运动产生影响,因此,选择合适的学习因子的取值也有利于提高PSO算法的性能。
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