说明：蚁群算法是模拟蚁群觅食行为的一种优化算法。在整个觅食过程中蚂蚁散播信息素，蚂蚁通过感知到的信息素多少，来决定所要选择的下一个栅格。蚁群算法的核心部分在于模拟了蚁群的转移概率选择行为，通过使用信息素和启发式函数值进行转移概率计算。粒子群算法可以用于机器人运动轨迹规划，求得最短路径。

​蚁群算法 优化算法 信息素 栅格 粒子群算法 机器人

说明：单元平均恒虚警检测——CA-CFAR检测器：包括对于无目标、仅有噪声的信号进行CA-CFAR检测的仿真，以及对于含目标、且在瑞利杂波背景下的CA算法仿真。一些程序主要是为了绘图，画出CA-CFAR检测过程中的信号波形以及检测门限对比图；而另一些程序是为了计算CA-CFAR检测过程中的检测概率和虚警概...

恒虚警检测 CA-CFAR 检测器

说明：基于遗传算法的移动传感器的部署优化，实现三维空间下对多个传感器相对探测物体位置的移动路径的规划，种群大小为49，迭代次数为1000，交叉概率为0.8，变异概率0.1，采用精英选择。

遗传算法 移动传感器 部署优化

说明：在杂波环境下，传统的多目标跟踪算法需要与数据相关联。如果杂波密度非常大，或者杂波密度非常大。随后，Mahler提出了一种基于随机有限集的多目标跟踪算法，该算法不需要进行数据关联，可以在杂波环境下跟踪多个目标。三种基于随机有限集的多目标跟踪算法，概率假设密度（PHD）滤波器，潜在概率假设密度（CPHD...

PHD CPHD CBMeMBer 滤波器

说明：Srinvivas提出的自适应遗传算法，交叉概率和变异概率随适应度自动改变

自适应 自适应变异 自适应-遗传算法 AdapGA matlab-AdapGA

说明：基于贝叶斯的电力系统故障诊断研究，使用matlab/siumulink搭建的仿真平台。

贝叶斯-故障 电力故障 BAYESIAN-simulink 故障-仿真 诊断系统

说明：瑞利杂波背景下，虚警概率和目标概率在均匀环境，多目标环境，和杂波墙环境下的仿真

杂波多目标 OR-CFAR homogeneous-clutter 多目标环境 杂波

说明：常规的中值滤波器，在噪声的密度不是很大的情况下效果不错。但是当概率出现的概率较高时，常规的中值滤波处理后，仍然具有噪声点，并丢失了细节和边缘，效果不是很好。 自适应中值滤波器可以尽可能的保护图像中细节信息，避免图像边缘的细化或者粗化。

中值-边缘 MATLAB程序 自适应中值滤波

说明：该程序实现了双变量高斯核密度估计。它可以用于估计双变量概率函数，累积分布函数（CDF）和反演CDF（ICDF）。核密度估计在估计边界区域的时候会出现边界效应。在单变量核密度估计的基础上，可以建立风险价值的预测模型。通过对核密度估计变异系数的加权处理，可以建立不同的风险价值的预测模型。由给定样本点集合...

matlab 估计 密度 变量

说明：无迹卡尔曼滤波UKF摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法，采用卡尔曼线性滤波框架，对于一步预测方程，使用无迹变换UT来处理均值和协方差的非线性传递问题。UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行近似，用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度，而不是对非线性函数进行近似，不需要对Jacobian矩阵...