说明：应用背景该项目由实施DFS和BFS算法解决TSP问题的案例。对于一个给定的起始城市，我们将尝试找到“最短”的路径到一个给定的目标，通过实施上述算法。下面的章节将描述我选择的方法，以及我所获得的结果。关键技术方法（整个项目将进行使用MATLAB。该脚本可在“源代码”目录中。>；>；以下是执行步骤，获...

matlab tsp dfs 搜索 bfs

说明：NSGA-II算法提出了快速非支配排序法，降低了算法的计算复杂度。由原来的O(MN3)降到O(MN2)（M为目标函数个数，N为种群大小）。提出了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要指定共享半径的适应度共享策略，并在快速排序后的同级比较中作为胜出标准，使准Pareto域中的个体能扩展到整个Pareto域...

说明：支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 基本情况　Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分...

matlab svm 训练 机器 学习方法

说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...

说明：所提出的方法的目标是群集Ñ定点数为K群集，所以，在同一组中的对象之间的相似性是高而在不同的组中的对象之间的相似性是低。点相似性是通过投票措施，考虑到该点定义距离。使用表决制剂，聚类的问题减少到最大化的同一个群集的点之间票数的总和。它认为，基于投票最大化导致集群具有优势有关群集的紧凑，工作，以及为群集...

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说明：具体步骤： (Ι)利用汉明窗对腭裂语音信号进行分帧，得到分帧后的语音信号x(n)。 (Ⅱ)将加窗分帧后的语音信号进行离散傅里叶变换。因FFT变换点数过大会增大运算复杂度，过小会降低频谱分辨率，故本文选取882点。即得到每帧语音信号的线性频谱(Ⅲ)将上面得到的线性频谱通过32个具有三角形滤波特性的Me...

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说明：此页面包含一些有用的库，用于处理模拟器。通常 这样的库是用于处理较低级别的团队，例如连接和 与服务器、 一个世界模型和一些基本的技巧，像运球的同步 或传递。

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说明：均衡算法中恒模算法 简单易操作。 当p=2时，Godard算法称为CMA它是Bussgang类盲均衡算法中最常用的一种，具有计算复杂度低、易于实时实现、收敛性能好等优点，己成为通信系统中广泛采用的盲均衡技术。

matlab 算法 均衡 CMA

说明：本文实现了使用无线电频谱感知和定位任务频率传感器网络，并分析此执行通过性能模拟。一个基于传感器网络的合作宽带频谱感知和国产化方案提出的任务的执行。在所提出的方案中，基于小波的多分辨率频谱感测和接收信号强度的基础定位方法，它最初提出了认知无线电应用程序，适于射频传感器网络。为的合作在该方案的节点，一个...

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说明：mtd雷达的仿真代码很有用的 雷达系统经常采用动目标指示级联动目标检测(MTD)提高对运动目标的检测性能。雷达系统经常采用MTI级联MTD提高检测性能,即先利用MTI滤波器抑制地物杂波,再用MTD滤波器组处理剩余信号,实现对目标回波的相干积累和对背景噪声的非相干积累,从而提高SNR。在MTD处...

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