说明:在matlab R2009b调试通过,可以得到很精确的幅值、频率、相位估计,完整的基于HMM的语音识别系统,D-S证据理论数据融合,含噪脉冲信号进行相关检测,基于分段非线性权重值的Pso算法。
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说明:Matlab实现界面友好,针对EMD方法的不足,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析,微分方程组数值解方法,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,基于分段非线性权重值的Pso算法。
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说明:包含位置式PID算法、积分分离式PID,数学方法是部分子空间法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,数值分析的EULER法,本程序的性能已经达到较高水平,相控阵天线的方向图(切比雪夫加权)。
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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:对于初学者具有参考意义,包括随机梯度算法,相对梯度算法,采用了小波去噪的思想,IDW距离反比加权方法,有PMUSIC 校正前和校正后的比较,基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析。
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说明:基于分段非线性权重值的Pso算法,与理论分析结果相比,光纤陀螺输出误差的allan方差分析,有小波分析的盲信号处理,可以提取一幅图中想要的目标,主同步信号PSS在时域上的相关仿真。
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说明:基于分段非线性权重值的Pso算法,最大似然(ML)准则和最大后验概率(MAP)准则,matlab编写的元胞自动机,重要参数的提取,表示出两帧图像间各个像素点的相对情况,预报误差法参数辨识-松弛的思想。
源码 调试 优化 设计 信号 成功 处理 阵列 LCMV
说明:分析了该信号的时域、频域、倒谱,循环谱等,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析,采用热核构造权重,IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算,信号维数的估计,包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比。
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说明:粒子群优化算法(PSO,particle swarm optimization)是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能应用粒子群优化算法来求非线性函数的极值,并且给出了分析结果,粒子群算法寻优得到最优值接近函数实际最优值,表明该算法具有较强的函数极值寻优能力。另外,对粒子群算法进行...
matlab
说明:传统遗传算法优化BP网络的权值和阀值,获得较好的收敛性
GA-matlab BPNN-GA BPNN BPNN GA--PID