基于FFT的數字水印算法設計，包括水印的嵌入和提取，置亂，峰值噪聲比，歸一化
上傳時間： 2018-07-30
上傳用戶：小強子說
%========================開始提取加噪信號的各類特征值================================ for n=1:1:50; m=n*Ns; x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m; %提取加噪信號'signal_with_noise=y+noise'的前256個元素，抽取50次 y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0); %對調制信號進行快速傅里葉算法（離散） y1=hilbert(y0) ; %調制信號實部的解析式 factor=0; %開始求零中心歸一化瞬時幅度譜密度的最大值gamma_max for i=x+1:m; factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns
上傳時間： 2020-04-07
上傳用戶：如拷貝般復制
%========================開始提取加噪信號的各類特征值================================ for n=1:1:50; m=n*Ns; x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m; %提取加噪信號'signal_with_noise=y+noise'的前256個元素，抽取50次 y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0); %對調制信號進行快速傅里葉算法（離散） y1=hilbert(y0) ; %調制信號實部的解析式 factor=0; %開始求零中心歸一化瞬時幅度譜密度的最大值gamma_max for i=x+1:m; factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns
上傳時間： 2020-04-07
上傳用戶：如拷貝般復制
聯合對角化JADE算法實例，實現盲源分離
上傳時間： 2021-07-30
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移動機器人路徑規劃尤其是未知環境下機器人路徑規劃是機器人技術中的一個重要研究領域，得到了很多研究者的關注，并取得了一系列重要成果。目前已存在許多用來解決該問題的優化算法，但是此類問題屬于N-Hard問題，尋求更佳的算法就成為該領域的一個研究熱點。為此，根據機器人路徑規劃算法的研究現狀和向智能化，仿生化發展的趨勢，研究了一種基于圖的機器人路徑規劃螞蟻優化算法。算法首先用柵格法對機器人的工作空間進行建模，并用一個狀態矩陣表示其狀態，由此構造出一個連通圖，由一組螞蟻在圖上模擬螞蟻的覓食行為，從而得到避碰的優化路徑。最后，借鑒分枝隨機過程和生滅過程的理論知識，用概率的方法從理論上對該算法的收斂性進行了分析，在此基礎上，結合計算機仿真結果，證實了本文提出的算法的有效性和收斂性。迄今為止，對于未知環境下機器人路徑規劃，人們已經探索出了許多有效的求解方法諸如虛擬力場法、基于學習或Q學習的規劃方法、滾動窗口規劃方法、非啟發式方法及各類定位、導航方法等等。近年來，不少學者用改進的遺傳算法、神經網絡、隨機樹、蟻群算法等方法對未知環境下機器人路徑進行了規劃機器人路徑規劃算法向智能化、仿生化發展是一個明顯的趨勢.由于已有算法不同程度的存在一定局限性，諸如搜索空間大、算法復雜、效率不高等，尤其對于未知環境，不少路徑規劃算法的復雜度較高，甚至無法求解，根據日前的研究現狀和不足，本文提出了一種用于解決未知環境下機器人路徑規劃的基于圖的螞蟻算法，理論分析和實驗結果都證明了本文算法的有效性和收斂性本課題研究的主要內容本文在用概格法對機器人的工作空間進行建模的基礎上，用一個狀態矩陣表示其狀態，由此構造一個連通圖，由一組螞蚊在圖上模擬螞蟻的覓食行為，從而得到避碰的優化路徑并借鑒分枝隨機過程和生滅過程的理論知識用概率的方法從理論上對該算法的收斂性進行了分析，結合計算機仿真，證明了本文算法的有效性和收斂性
上傳時間： 2022-03-10
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C算法(第一卷)-帶目錄.pdfC語言數值算法程序大全（第二版）.pdfC語言經典算法大全.pdfff6f5d529e875d2bec2713adc98d25b477aa8a63.pdfIntroduction to Algorithms(3rd Edition).pdfMATLAB語言常用算法程序集.pdfNetflix Prize中的協同過濾算法.pdfp范數正則化支持向量機分類算法_劉建偉.pdf[數據結構與算法分析C.描述].(美國)Mark.Allen.Weiss.掃描版.pdf[程序語言的奧妙：算法解讀（四色全彩）].(杉浦賢).李克秋.掃描版.pdf《算法導論(原書第3版)》.pdf【愛生活的程序員-氣宗】算法導論（第三版）.pdf【算法（第4版）迷你書】.pdf一種基于灰度變換的紅外圖像增強算法.pdf一種改進的支持向量機的文本分類算法.pdf一種靜態圖像壓縮編碼算法的改進.pdf個性化搜索引擎推薦算法研究.pdf分布式計算——原理、算法和系統.pdf十五個經典算法研究與總結、目錄+索引by_July (1).pdf十五個經典算法研究與總結、目錄+索引by_July.pdf十大濾波算法程序大全（Arduino精編無錯版） - Powered by Discuz!.pdf圖論及其算法.pdf基于模擬退火與遺傳算法結合的神經網絡圖像分割.pdf大數據算法.PDF嵌入式系統軟件設計中的常用算法 （周航慈 清晰.pdf支持向量機通俗導論（理解SVM的三層境界） - 結構之法 算法之道 - 博客頻道 - CSDN.pdf支持向量機：理論、算法與拓展.pdf改進的基于DCT的自適應水印算法(重要).pdf數學建模MATLAB算法大全.pdf數學建模競賽中應當掌握的十類算法.pdf數據挖掘十大算法(英).pdf數據結構與算法分析 C++描述(高清非掃描).pdf最優化理論與算法(第2版).pdf機器學習十大算法(9)：樸素貝葉斯.pdf算法 英文版第4版 Robert Sedgewick .pdf.pdf算法(algorithm)手寫代碼必備手冊(C++版).pdf算法導論(CLRS)筆記.p...
標簽： 算法
上傳時間： 2022-06-06
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《算法(英文版?第4版)》作為算法領域經典的參考書，全面介紹了關于算法和數據結構的必備知識，并特別針對排序、搜索、圖處理和字符串處理進行了論述。第4版具體給出了每位程序員應知應會的50個算法，提供了實際代碼，而且這些Java代碼實現采用了模塊化的編程風格，讀者可以方便地加以改造。本書配套網站提供了本書內容的摘要及更多的代碼實現、測試數據、練習、教學課件等資源。
標簽： algorithms算法 java
上傳時間： 2022-06-09
上傳用戶：shjgzh
算法（Algorithm）：計算機解題的基本思想方法和步驟。算法的描述：是對要解決一個問題或要完成一項任務所采取的方法和步驟的描述，包括需要什么數據（輸入什么數據、輸出什么結果）、采用什么結構、使用什么語句以及如何安排這些語句等。通常使用自然語言、結構化流程圖、偽代碼等來描述算法。
上傳時間： 2022-07-01
上傳用戶：默默
《現代通信系統盲處理技術新進展---基于智能算法》主要由以下8章組成： 第1章簡要介紹無線通信系統的結構和發展概況，以及其盲處理算法的相關知識。第2章介紹人工神經網絡及相應知識，從BP神經網絡若手研究盲處理問題,同時給出復數域BP神經網絡的信號盲處理方法和該類方法的優缺點說明。在第3章中介紹智能體的概念，并給出基于多智能體系統的盲處理方法。第4章介紹基于支持向量機框架下的盲處理算法，介紹支持向批機的原理，給出基于ε- 支持向量回歸機的信道估計新方法，并介紹基千支持向批回歸方法的MPSK和QAM的盲信號處理方法，然后引入星座匹配誤差函數，并根據線性支持向攪回歸和有序風險最小化原則，由恒模和星座匹配誤差函數聯合組成的新經驗風險項構造一個新的代價函數，進而通過迭代求解優化問題獲得均衡器。第5章介紹神經動力學和反饋神經網絡的相關知識，特別地從神經動力學角度論述連續反饋神經網絡可有效飛作的原因，論述反饋神經網絡權值矩陣對吸引子和相軌跡的影響。并給出如何根據系統接收信號與發送信號之間的子空間關系，構造一個適用于現代通信系統中的盲檢測的特定性能函數和優化問題。第6章分別展示如何基于連續多閾值神經元Hopfield網絡模型實現通信信號盲處理的理論和方法，針對多相制信號的特點給出兩種連續相位多闕值激勵函數形式，并分析討論該兩類激勵函數參數的選擇、分別給出連續多閾值神經元 Hopfield 網絡工作于同步和異步模式下的新能隊函數及其相關證明。介紹采用幅相連續激勵法解決稀疏QAM 信號的盲檢測思路，并針對 QAM 信號的特點，分別給出連續幅度和相位多闕值激勵函數形式，分析討論該類激勵函數的特點。第7章則電在從另一個角度提出采用同相正交振幅連續激勵法解決密集QAM信號盲檢測方法。介紹如何從激勵函數角度分析放大因子選擇的范圍；給出該特定問題的同步和異步運行模式下的新能量函數形式；并證明和分析所設計的能量函數部分定理；介紹在基于反饋神經網絡的信號盲處理方法這一研究課題中發現的幾類現象，包括當信號的統計信息缺失或失真情況下，連續多閾值神經元反饋神經網絡的盲檢測能力：通用高階QMA的激勵函數被使用作為低階QAM信號盲檢測問題時的適用性......
上傳時間： 2022-07-09
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本書全面而系統地介紹了 MATLAB 算法和案例應用，涉及面廣，從基本操作到高級算法應用，幾乎 涵蓋 MATLAB 算法的所有重要知識。本書結合算法理論和流程，通過大量案例，詳解算法代碼，解決具 體的工程案例，讓讀者更加深入地學習和掌握各種算法在不同案例中的應用。 本書共 32 章。涵蓋的內容有 MATLAB 基礎知識、GUI 應用及數值分析、MATALB 工程應用實例、 GM 應用分析、PLS 應用分析、ES 應用分析、MARKOV 應用分析、AHP 應用分析、DWRR 應用分析、 模糊逼近算法、模糊 RBF 網絡、基于 FCEM 的 TRIZ 評價、基于 PSO 的尋優計算、基于 PSO 的機構優 化、基本 PSO 的改進策略、基于 GA 的尋優計算、基于 GA 的 TSP 求解、基于 Hopfield 的 TSP 求解、基 于 ACO 的 TSP 求解、基于 SA 的 PSO 算法、基于 kalman 的 PID 控制、基于 SOA 的尋優計算、基于 Bayes 的數據預測、基于 SOA 的 PID 參數整定、基于 BP 的人臉方向預測、基于 Hopfield 的數字識別、基于 DEA 的投入產出分析、基于 BP 的數據分類、基于 SOM 的數據分類、基于人工免疫 PSO 的聚類算法、 模糊聚類分析和基于 GA_BP 的抗糖化活性研究。 本書適合所有想全面學習 MATALB 優化算法的人員閱讀，也適合各種使用 MATALB 進行開發的工 程技術人員閱讀。對于相關高校的教學與研究，本書也是不可或缺的參考書。另外，對于 MATLAB 愛好 者，本書也對網絡上討論的大部分疑難問題給出了解答，值得一讀。
上傳時間： 2022-07-26
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