说明：实现盲信号分离算法中的JADE算法，该算法收敛速度快，分离效果好，能够实现复值信号的分离，比传统的FASTICA算法性能略好

JADE算法 复-FastICA 信号分离算法 复值-fastica 复fastica

说明：此方法也会给与其他算法更好的结果。方法可以相比传统以及新的方法 （但他们还有更少的噪声鲁棒性） 等聚类方法 （基于 k-均值，模糊 c-均值等） 水平集的方法 （如快速和鲁棒性的级别设置基于模糊聚类和 LBM 等）、 基于图模型的方法 （图割等）、 区域分割和合并为基础的方法 (分水岭算法等。）。

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说明：遗传算法 ( Genetic Algorithm , GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法 。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点 [1 ] :1 ) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 ;2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来的适应值...

matlab 算法 程序 遗传 实现

说明：景区简介-------------------------------------------------------------此文件夹包含用于获取20NEWSGROUPS数据集[ 2 ]实验结果代码。要求----------------------------------------------...

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说明：蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性...

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说明：蝙蝠算法( BA) 是 Yang 教授于 2010 年基于群体智能提出的启发式搜索算法,是一种搜索全局最优解的有效方法。该算法是一种基于迭代的优化技术,初始化为一组随机解,然后 通过迭代搜寻最优解,且在最优解周围通过随机飞行产生局部新解,加强了局部搜索。与其他算法相比,BA 在准确性和有...

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说明：粒子群算法在处理优化问题时，具有收敛速度快，运行效率高的特点。是近些年来使用的比较广泛的一种智能启发式算法。将细菌觅食算法与粒子群算法相结合，发挥两者的优点，是算法的收敛性得到了极好的改善。

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说明：应用背景 本代码是在大规模MIMO下的信道估计算法，包括主流的LS，MMSE，LMMSE等算法。对学习信道估计有很大的参考价值，值得下载。 关键技术MIMO信道估计算法 含有大量各种估计方法，包括最小二乘LS，最小均方误差MMSE，还有几种信道估计方法的比较。分别在静态信道和准静态信道下...

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说明：普通粒子群算法无法感知外界环境的变化，在外界环境发生改变时无法实时进行响应，因而缺乏动态环境寻优能力。在普通粒子群算法基本上通过增加敏感粒子得到一种动态粒子群算法，该算法通过实时计算敏感粒子的适应度值从而感知外界环境的变化，当外界环境的变化超过一定的阈值时算法以按一定比例更新速度和粒子的方式进行相应...

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说明：这是使用差分进化算法求解经济调度问题的MATLAB代码。  差分进化（DE）是启发式算法优化的工具。从本质上讲，它是一种思想的贪婪与品质保障的基础上，实数编码遗传算法。与遗传算法，差分进化算法包含了变异和交叉操作，但它比遗传算法好得多。

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