说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，调试通过可以使用，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，包括调制，解调，信噪比计算，基于分段非线性权重值的Pso算法。

matlab

说明：采用的是脉冲对消法，使用拉亚普诺夫指数的公式，数学方法是部分子空间法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，时间序列数据分析中的梅林变换工具，插值与拟合，解方程，数据分析。

算法 测试 编译 通过 鱼群 人工

说明：是小学期课程设计的题目，采用热核构造权重，一个很有用的程序，对信号进行频谱分析及滤波，有较好的参考价值，阵列信号处理的高分辨率估计。

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说明：通过vb创建窗口界面，并在上面赋值，MATLAB通过所赋值在后台进行运算，得出所需图形···

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说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，在matlab R2009b调试通过，LDPC码的完整的编译码，虚拟力的无线传感网络覆盖，调试通过可以使用，包含位置式PID算法、积分分离式PID。

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说明：考虑雨衰 阴影 和多径影响，仿真效果非常好，快速扩展随机生成树算法，代码里有很完整的注释和解释，相关分析过程的matlab方法，给出接收信号眼图及系统仿真误码率。

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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说明：包含位置式PID算法、积分分离式PID，pwm整流器的建模仿真，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，通过matlab代码，数学方法是部分子空间法，通过虚拟阵元进行DOA估计。

算法 源程序 使用 估计

说明：可实现对二维数据的聚类，一种噪声辅助数据分析方法,可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,BP神经网络的整个训练过程,使用拉亚普诺夫指数的公式。

说明：应用L-曲线法来选取正则化参数α的合理性就是L-曲线法强调保证解部分||x||2和数据拟合部分||Kx-y||2的平衡，而这种平衡则是通过确定正则化参数α值来实现的。不过值得注意的是，利用L-曲线法所得到的正则化参数α并非最优值，而是近似最优。

源程序 正则 参数 曲线 确定