说明：该算法是基于核密度估计的爬山算法，可用于聚类、图像分割、跟踪等，因为最近搞一个项目，涉及到这个算法的图像聚类实现。 假设在一个多维空间中有很多数据点需要进行聚类，Mean Shift的过程如下： 1、在未被标记的数据点中随机选择一个点作为中心center； 2、找出离center距离在bandw...

说明：按照信息论基本原理的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系统无序程度的一个度量；如果指标的信息熵越大，该指标提供的信息量越大，在综合评价中所起作用理当越大，权重就应该越高。因此，可利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。

熵权法

说明：按照信息论基本原理的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系统无序程度的一个度量；如果指标的信息熵越小，该指标提供的信息量越大，在综合评价中所起作用理当越大，权重就应该越高。因此，可利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。

熵权法 信息熵权 信息熵 综合权重

说明：感觉这份代码中最有价值的应该是水声信道的建模，该源码来自美国 Parastoo Qarabaqi, Northeastern University, 2013其次其提供了基于l1范数下PCA处理算法，来对经由水声信道的信号进行处理给出误码率图，启动比较程序需要先使用信道生成函数对信号进行生成。

水声--信道 uwa 水声信道建模 水声信道 L1范数

说明：该程序用于地球物理层析成像及反演，也可在工程优化问题得到应用。

地球物理层析 成像 反演 工程优化

说明：数字图像在产生过程中经常会受到噪音污染。因此，对于数字图像应该对其进行去噪音处理。在传统的基于傅里叶变换的信号去噪音方法中，可以使得信号和噪音的频带重叠部分尽可能的小，这样就可以在频域通过时，不需改变滤波方法而将信号和噪音分隔开来。但是，如果信号和噪音的频域重合时，用该方法进行噪音处理的效果就比较差...

噪音污染 小波 图像消噪

说明：自适应动态规划介绍。一种求解动态规划方法HJB方程的自学习控制算法，称其为自适应动态规划算法。所提的算法可以用来解决未知离散时间非线性系统的最优控制问题，同时给出了该控制算法的收敛性证明。算法的实现用到了三个神经网络，在递推的每一步分别用来近似性能指标函数、最优控制律和未知非线性系统。

神经网络 最优问题ADP ADP 最优控制 HJB求解 HJB方程 matlab

说明：该软件的处理类似于短时傅立叶变换（STFT），但应用了更长、更重叠的分析/合成窗口，使时频处理从根本上对混叠具有鲁棒性。这种差异与非常活跃的时频处理技术有关，例如Dirac或优化的自适应波束形成器。

短时傅立叶变换 STFT 时频处理 鲁棒性 Dirac 优化 自适应波束形成器

说明：为了提高小波分析方法在混沌去噪中的自适应能力，对不同尺度下的小波信号设定调节因子，根据混沌序列 关联维的大小确定最优阈值。为了提高寻优效率，采用遗传算法全局自适应搜索最优阈值。利用该方法对Lorenz混沌时 间序列进行了去噪分析，结果表明所提方法是非常有效的。

小波分析 混沌去噪 混沌序列 Lorenz混沌 去噪分析

说明：该算法应用蚁群算法，在蚁群算法的基础上应用于有约束条件的最优化问题。

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