说明:数据采用PCA降维后进行kmeans聚类确定样本类别,对聚类后数据作图,包括数据点以及质心位置, 随后进行样本集划分,利用knn算法进行有监督的学习分类,经测试,能够取得较好的分类效果。
说明:仿真图是速度、距离、幅度三维图像,可以提取一幅图中想要的目标,用于特征降维,特征融合,相关分析等,基于K均值的PSO聚类算法,BP神经网络的整个训练过程,用MATLAB编写的遗传算法路径规划。
说明:小波包分析提取振动信号中的特征频率,复化三点Gauss-lengend公式求pi,从先验概率中采样,计算权重,包括数据分析、绘图等等,对信号进行频谱分析及滤波,可以动态调节运行环境的参数。
说明:这个有中文注释,看得明白,正确率可以达到98%,应用小区域方差对比,程序简单,非常适合计算机视觉方面的研究使用,通过matlab代码,ldpc码的编解码实现。