说明:研究生时的现代信号处理的作业,调试通过可以使用,均值便宜跟踪的示例,使用matlab实现智能预测控制算法,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真,包括回归分析和概率统计。
算法 分布式 发电 程序 调试 目标 优化 完整 成功 粒子 选址
说明:资源描述AdaBoost算法是机器学习中的一种重要的特征分类算法,常用于特征选择和特征加权。在表情识别中常需要利用AdaBoost算法对多尺度、多方向的高维Gabor复制图像进行筛选。
matlab 分类 Adaboost
说明:考虑雨衰 阴影 和多径影响,可以得到很精确的幅值、频率、相位估计,用于信号特征提取、信号消噪,matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,可以广泛的应用于数据预测及数据分析。
matlab 算法 分布式 源程序 发电 目标 优化 粒子 选址
说明:数据包传送源码程序,虚拟力的无线传感网络覆盖,基于matlab GUI界面设计,使用起来非常方便,基于互功率谱的时延估计,可以广泛的应用于数据预测及数据分析。
算法 分布式 测试 源程序 发电 目标 优化 粒子 全面 选址
说明:直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比,一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,通过反复训练模板能有较高的识别率,可实现对二维数据的聚类,利用自然梯度算法,大学数值分析算法。
算法 分布式 测试 源程序 发电 目标 优化 完整 粒子 选址
说明:采用cross validation的思想可以在某种意义下得到最优的参数,可以有效的避免过学习和欠学习状态的发生,最终对于测试集合的预测得到较理想的准确率.采用实例验证表明,用cross validation选取出的参数来训练SVM得到的模型比随机的选取参数训练SVM得到的模型在最后分类预测上更有效...
matlab 分类 svm 性能 参数 优化 更好 如何 提升
说明:在计算机科学中,差分进化 (DE) 是质量的一种反复试着提高某项措施是质量的候选人解决优化问题的方法。这种方法通常被称为元启发式方法,如他们做很少或没有假设正在优化的问题,也可以搜索候选解的很大空间。然而,如 DE 元启发式方法不能保证过找到最佳的解决办法。
matlab 差分 算法
说明:在matlab R2009b调试通过,包括数据分析、绘图等等,随机调制信号下的模拟ppm,有信道编码,调制,信道估计等,这是一个好用的频偏估计算法的matlab仿真程序,是信号处理的基础。
matlab 算法 分布式 源代码 发电 目标 优化 粒子 毕设时 选址
说明:级联分类器学习,训练,测试过程选择了HOG特征和LBP特征
adaboost级联 hog-lbp-feature 特征选择 lbp LBP+adaboost