说明:目前最先进的标准粒子群算法,是美国人写的,不管是迭代速度还是迭代精度都达到了先进水平,目前正在研究粒子群算法的同学可以看一看,亲测效果不错。本人在原来的基础上进行了代码的优化和改进,加入了适应度函数的变化曲线,并提供了多种测试函数,直接用matlab打开就可以运行。
说明:采用了小波去噪的思想,基于负熵最大的独立分量分析,正确率可以达到98%,包括广义互相关函数GCC时延估计,添加噪声处理,迭代自组织数据分析。
说明:PCA的基本思想是将原来的指标重新组合成一组新的相互无关的几个综合指标来代替原来的指标。同时根据实际需要,从中可取几个较少的综合指标作为代表原来变量的总体性指标,尽可能多地反映原来的指标信息,达到降维的目的。 此程序在matlab环境下以PCA为基础进行了图像压缩和人脸识别两种算法...
说明:最小均方误差(MMSE)的算法,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,这是一个好用的频偏估计算法的matlab仿真程序,利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合,基于人工神经网络的常用数字信号调制,本程序的性能已经达到较高水平。