说明：天牛须搜索( beetle antennae search，BAS) 算法是2017 年提出的一种基于天牛觅食原理的适用于多目标函数优化的新技术，其生物原理为: 当天牛觅食时，其并不知道食物在哪里，而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角，如果左边触角收到的气味强度比右边大，那下一步天牛就会向...

天牛须 粒子群多目标 天牛须算法 BAS-MATLAB 天牛须搜索

说明：NSGA2多目标优化算法，配上说明文档 NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基础上提出的，它比 NSGA算法更加优越：它采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比 NSGA 大大的降低；采用了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要指定的共享半径 shareQ，并...

空间均匀采样 多能计算 NSGA2-比 NSGA-Ⅱ nsga2-matlab

说明：变分模态分解算法是2014年新提出的，广泛应用于信号处理领域。 VMD分解的子程序，给定分解的时域信号，数据保真约束平衡参数、噪声波峰时间步长、VMD分解个数、迭代精度可以得到 分解的子分量、子分量的波谱、各模式的中心频率。

变分模态分解 vmd 数据分解算法 variational-mode VMD分解个数

说明：动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通...

DOA-L1 稀疏重构 DOA压缩感知 视频压缩-dsc DOA

说明：模拟退火是 80 年代初发展起来的一种随机性组合优化方法。它模拟高温金属降温的热力学过程，并广泛应用于组合优化问题。基于模拟退火的粒子群优化算法是把模拟退火机制引入基本粒子群优化算法中，采用杂交粒子群优化算法中的杂交运算和带高斯变异的粒子群优化算法中的变异运算，以便进一步调整优化群体。

基于-SA-的-PSO-算法 金属退火 高斯过程 高斯变异

说明：卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CN...

卷积神经网络 CNN

说明：演示基于蚁群算法的三维路径规划算法。蚁群算法是由Marco Dorigo博士，在1992年他的博士论文中提出的，其主要灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，研究表明该算法具有许多优良的性质。通过对PID控制器参数优化设计方面的问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设...

三维路径规划 蚁群算法的三维路径规划算法 蚁群PID控制 蚁群算法PID 优化pid

说明：问题C精选资料

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅里叶分解与小...

decomposition matlab EMD EEMD CEEMD

说明：全变分法去噪，1992年基本算法的实现，可以实现各种图片的降噪。

图像降噪 全变分法去噪 全变分去噪