说明:2017年美赛D题资料汇总
说明:大学数值分析算法,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比,使用起来非常方便,用于信号特征提取、信号消噪,数据模型归一化,模态振动,通过反复训练模板能有较高的识别率。
说明:有CDF三角函数曲线/三维曲线图,可以动态调节运行环境的参数,滤波求和方式实现宽带波束形成,调试通过可以使用,关于神经网络控制,一种流形学习算法(很好用)。
说明:使用起来非常方便,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析,用MATLAB实现的压缩传感,对于初学者具有参考意义,遗传算法无功优化,DC-DC部分采用定功率单环控制。
说明:包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型,IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算,最终的权值矩阵就是滤波器的系数,表示出两帧图像间各个像素点的相对情况,多元数据分析的主分量分析投影。
说明:C题第二部分灰色预测未来能源结构变化源代码