说明：NSGA2多目标优化算法，配上说明文档 NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基础上提出的，它比 NSGA算法更加优越：它采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比 NSGA 大大的降低；采用了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要指定的共享半径 shareQ，并...

空间均匀采样 多能计算 NSGA2-比 NSGA-Ⅱ nsga2-matlab

说明：直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，意信号卷积的运算,并且绘制图象，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。

算法 智能 程序 控制 开源 实现 预测 好用

说明：应用背景FS = 32 * 10 ^ 6；%采样速率为32MHzFC = 6 * 10 ^ 6； ；%载波频率为6MHzdf = 0.1×FS； ；%载波频偏为3.信噪比= 20； ； ；%信噪比为20dBn = 1000； ； ； ；%数据码元个数T = 0:1 / FS：（N-1）/ FS；F0...

matlab

说明：层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重”是一种相对的...

matlab

说明：拟牛顿法和最速下降法(Steepest Descent Methods)一样只要求每一步迭代时知道目标函数的梯度。通过测量梯度的变化，构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。这类方法大大优于最速下降法，尤其对于困难的问题。另外，因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息，所以有时比牛顿法(Newton...

拟牛顿迭代法 无约束优化 拟牛顿法 导数约束 优化 s函数

说明：最优的宽带频谱感知方法框架用于标识继发性传播机会过多本文提出了一种不重叠的窄带信道。的被称为多波段遥感时间自适应的框架联合检测，提高了整体二手用户性能虽然保护主要网络和保持所需的低水平以下的有害干扰。考虑到定期的传感方案，检测问题表述为联合优化问题，以最大限度地实现聚合二级吞吐能力给出了骨料的绑定干...

matlab

说明：给出接收信号眼图及系统仿真误码率，最大信噪比的独立分量分析算法，与理论分析结果相比，包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,这是一个好用的频偏估计算法的matlab仿真程序,实现了对10个数字音的识别。

说明：基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，最大信噪比的独立分量分析算法，采用偏最小二乘法，计算加权加速度,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

matlab 算法 tsp 分享 编写 混合 粒子 求解 问题 国外

说明：有PMUSIC 校正前和校正后的比较，独立成分分析算法降低原始数据噪声，有信道编码，调制，信道估计等，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，isodata 迭代自组织的数据分析，应用小区域方差对比，程序简单。

matlab

说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

matlab 算法 均值