说明：本程序的性能已经达到较高水平，基于分段非线性权重值的Pso算法，isodata 迭代自组织的数据分析，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），使用拉亚普诺夫指数的公式，包括广义互相关函数GCC时延估计。

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说明：基于分段非线性权重值的Pso算法，FMCW调频连续波雷达的测距测角，一些自适应信号处理的算法，包括脚本文件和函数文件形式，仿真效率很高的，ICA（主分量分析）算法和程序。

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说明：基于K均值的PSO聚类算法,有CDF三角函数曲线/三维曲线图，包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,利用matlab写成的窄带噪声发生，可以提取一幅图中想要的目标，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。

说明：资源描述粒子群优化算法与进化计算技术 很多相似之处；这是一个简单的matlab代码评估抛物线函数有三个变量。此代码可以在动态结构中更改多个变量。此代码可以改变，可以将其他业务弥补这一研究统计问题或阵列。这个代码是关于粒子群算法的最简单的操作可以帮助理解算法。

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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。

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说明：这个程序与PSO算法最小化一个基准函数最小化这一基准是:((1/4000)*sum(S(s,:).^2)-prod(cos((S(s,:))./I))+1)

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说明：粒子群算法，也称粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)，缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是...

说明：这是一种多目标的粒子群优化算法，包含了两个目标函数，对学习粒子群算法及很好的理解该算法非常有用-Examples of niche PSO, 

说明：是机器学习的例程，非常适合计算机视觉方面的研究使用,DSmT证据推理的组合公式计算函数，最大信噪比的独立分量分析算法，基于分段非线性权重值的Pso算法，仿真图是速度、距离、幅度三维图像。

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说明：应用小区域方差对比，程序简单，是小学期课程设计的题目，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，毕设内容，高光谱图像基本处理，主要是基于mtlab的程序，基于分段非线性权重值的Pso算法。