说明：ONSL0稀疏重构算法是NSL0的优化版 输入: y:测量值向量 A:测量矩阵 A_pinv:A的广义逆 输出: xr:重构信号 用于对信号或者图像的压缩重构。

图像测量 NSL0 onsl 测量矩阵优化 onsl0

说明：采用遗传算法对 EKF 中的系统噪声矩阵和测量矩阵的协方差进行在线优化，以实现在模型误差最小时对 SOC 进行在线估计

遗传算法 EKF算法 SOC估算

说明：这是一套的测试功能，可以用来测试的全局优化算法的有效性。有些是比较容易以优化 （rosenbruck，利昂，...)，其他人几乎不可能 (crosslegtable，bukin6，...)。 所有的测试功能都采取从任一 [1]，[2] 或者 [3] （见下文）。所有的函数可能会被用两种方式： [...

matlab 算法 测试 函数 目标 优化

说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，复化三点Gauss-lengend公式求pi，包括面积、周长、矩形度、伸长度，实现串口的数据采集，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，gmcalab 快速广义的形态分量分析。

matlab 源码 环境 优化 设计 信号 处理 阵列 可用 LCMV

说明：matlab算法集合打包,包括:数据拟合,数学规划,递推关系式的作图程序,最小生成树Prim算法,顶点覆盖近似算法,哈密尔顿回路,画等温线,离散优化,模拟退火应用,生成全排列矩阵,时间序列分析程序,中国大学生数学建模竞赛题解以及最短路径等等。

哈密顿回路 数学建模 数学建模程序 数据拟合

说明：遗传算法无功优化，时间序列数据分析中的梅林变换工具，基于chebyshev的水声信号分析，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

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说明：独立成分分析(ICA,Independent Component Correlation Algorithm)简介 X＝AS X为n维观测信号矢量，S为独立的m（m

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说明：LCMV优化设计阵列处理信号，matlab开发工具箱中的支持向量机，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。

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说明：针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题，提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点，采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进，将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测...

遗传-滤波 改进的卡尔曼 swarm-estimation 粒子群滤波 电机-估计

说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

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