说明：用matlab实现去趋势互相关分析的DCCA算法，将两组数据分析其协方差，最后得到DCCA指数，并进行T检验
趋势分析 DCCA用matlab matlab--DCCA 去趋势 DCCA算法python
说明：偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。
addqdm 非线性回归 相关性 回归 多变量拟合
说明：用matlab实现去趋势互相关分析的DCCA算法，将两组数据分析其协方差，最后得到DCCA指数，并进行T检验。
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说明：蝗虫算法：蝗虫优化算法是模拟自然界蝗虫种群捕食行为而提出的一种群智能优化算法,主要利用了蝗虫间的社会作用力把空间分为吸引空间、舒适空间和排斥空间,根据不同蝗虫间距离大小的变化来改变空间范围从而找到最优位置。该算法具有结构简单、稳定性强、参数较少、收敛较快等特点。
蝗虫算法 智能算法 参数优化 goa 蝗虫优化算法
说明：实现组合负荷预测，根据最小方差法求得组合权重系数。
组合负荷预测 权重系数 负荷预测代码 权重-组合 权重
说明：对于给定的数个离散数据点，使用3次NURBS（非均匀有理B样条曲线）进行插值拟合。该算法程序能够反算出NURBS曲线控制点并绘制经过给定离散点的插值曲线。
3次B样条 nurbs控制点 插值 nurbs-控制点 NURBS-拟合
说明：MIMO雷达模型下一种子空间谱估计方法，采用过估计的方法，以避免信源数估计的问题，直接对数据协方差矩阵进行变换，从而构造了信号子空间投影矩阵和噪声子空间投影矩阵，不需要像经典的MUSIC一样对其进行特征分解，完全避开了在一般非理想情况下MUSIC算法必须面对的识别小特征值与大特征值的麻烦，降低了复杂...
MIMo-雷达 特征投影矩阵 雷达信号识别 小信号模型 MIMO-目标
说明：1）网络结构为三层，隐层神经元个数自定，说明神经网络结构； 2）获取两组数据，一组作为训练集，一组作为测试集； 3）用训练集训练网络； 4）用测试集检验训练结果，并显示拟合结果。
神经网络拟合 BP神经网络算法
说明：用改进的粒子群算法对基于非对角MAC矩阵元素均值最小目标函数为目标函数，以简支梁前三阶模态振型为原始数据对简支梁进行传感器优化布置。
粒子群算法有与传感器的优化布置 改进粒子群算法 线性递减惯性权重 MAC矩阵 算法改进
说明：课程设计两个程序：一：数据帧（程序每帧设置为400bit)在有扰信道传输时，采用Turbo码进行编译码。并仿真Log-MAP译码算法在不同迭代次数下的性能。二：实现有扰信道中，不同信噪比下，采用MAP译码算法的Turbo码的性能。以上各主程序均有做比较详细的程序注释 可直接运行turbo_main...
课程设计两个程序 turbo
