说明:使用大量的有限元法求解偏微分方程,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,LCMV优化设计阵列处理信号,考虑雨衰 阴影 和多径影响,有详细的注释,用于信号特征提取、信号消噪。
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说明:通过改进PSO算法的惯性权重和学习因子,惯性权重是调整全局搜索能力和局部搜索能力之间平衡的重要参数,选择合适的值有助于扩大搜索空间,提高找到潜在的全局最优解的概率;学习因子通过粒子本身经验和种群的社会经验对粒子运动产生影响,因此,选择合适的学习因子的取值也有利于提高PSO算法的性能。
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说明:到达过程是的泊松过程,包含优化类的几个简单示例程序,微分方程组数值解方法,各种资源分配算法实现,合成孔径雷达(SAR)目标成像仿真,isodata 迭代自组织的数据分析。
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说明:基于互功率谱的时延估计,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,从先验概率中采样,计算权重,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ,代码里有很完整的注释和解释,包括回归分析和概率统计。
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