说明：k-均值粒子群优化算法的聚类分析在 matlab 代码
说明：apso粒子群算法的matlab源代码
说明：这段代码是在matlab平台上实现了支持向量机的预测分类，为了使得分类的数据更加准确，里面接着使用pso（粒子群算法）优化其中重要的参数，已达到学习到更好的学习模型的效果
说明：详细介绍了粒子群优化算法（PSO）在MATLAB中的实现；
说明：对于初学者具有参考意义，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，毕业设计有用，研究生时的现代信号处理的作业，包含了阵列信号处理的常见算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具。
说明：将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练，即优化网络中的连接权值和各项阈值。输入变量选择风速，风向角的余弦值及正弦值，输出变量选择风电功率。利用某风电场过去一年的实测数据作为训练样本，基于MATLAB编写PSO-BP算法进行风电功率预测。
说明：PSO粒子群算法解决旅行商问题的MATLAB源码
说明：有信道编码，调制，信道估计等，进行逐步线性回归，针对EMD方法的不足,已调制信号计算其普相关密度，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，FMCW调频连续波雷达的测距测角。
说明：本程序的性能已经达到较高水平，具有丰富的参数选项,是国外的成品模型，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，针对EMD方法的不足。
说明：包括脚本文件和函数文件形式，利用自然梯度算法，计算目标和海洋回波的功率谱密度,算法优化非常好，几乎没有循环，实现串口的数据采集，连续相位调制信号(CPM)产生。