用遺傳算法解決通信中的TDOA問題 文件名 program 完成功能 求出在進(jìn)行account_test次的試驗中每一次的最優(yōu)染色體，并且求出均值MV，和均方誤差MSE 文件名 definition_constant( ) 完成功能 對各個常量試驗參數(shù)進(jìn)行設(shè)定 文件名 main_program 完成功能 完成一次試驗的計算 文件名 all_Noise 完成功能 計算TDOA值（由基站所測量的TDOA（受到噪聲的干擾）) 文件名 gen_ini_pop_arr 完成功能 產(chǎn)生染色體矩陣pop_arr，矩陣的1，2行為估計的x，y坐標(biāo)，矩陣的3，4行為0。
標(biāo)簽： account_test program TDOA 算法
上傳時間： 2013-12-22
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LCS（最長公共子序列）問題可以簡單地描述如下： 一個給定序列的子序列是在該序列中刪去若干元素后得到的序列。給定兩個序列X和Y，當(dāng)另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列時，稱Z是序列X和Y的公共子序列。例如，若X={A，B，C，B，D，B，A}，Y={B，D，C，A，B，A}，則序列{B，C，A}是X和Y的一個公共子序列，但它不是X和Y的一個最長公共子序列。序列{B，C，B，A}也是X和Y的一個公共子序列，它的長度為4，而且它是X和Y的一個最長公共子序列，因為X和Y沒有長度大于4的公共子序列。 最長公共子序列問題就是給定兩個序列X={x1,x2,...xm}和Y={y1,y2,...yn}，找出X和Y的一個最長公共子序列。對于這個問題比較容易想到的算法是窮舉，對X的所有子序列，檢查它是否也是Y的子序列，從而確定它是否為X和Y的公共子序列，并且在檢查過程中記錄最長的公共子序列。X的所有子序列都檢查過后即可求出X和Y的最長公共子序列。X的每個子序列相應(yīng)于下標(biāo)集{1,2,...,m}的一個子集。因此，共有2^m個不同子序列，從而窮舉搜索法需要指數(shù)時間。
上傳時間： 2015-06-09
上傳用戶：氣溫達(dá)上千萬的
求取一幅灰度圖像中的光斑形心的位置的Matlab的源代碼。算法使用的是最大類間方差法編寫的程序，可以得到光斑形心位置的（x,y）坐標(biāo)。
上傳時間： 2014-09-02
上傳用戶：bibirnovis
* 本算法用最小二乘法依據(jù)指定的M個基函數(shù)及N個已知數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬和 * 輸入: m--已知數(shù)據(jù)點的個數(shù)M * f--M維基函數(shù)向量 * n--已知數(shù)據(jù)點的個數(shù)N-1 * x--已知數(shù)據(jù)點第一坐標(biāo)的N維列向量 * y--已知數(shù)據(jù)點第二坐標(biāo)的N維列向量 * a--無用 * 輸出: 函數(shù)返回值為曲線擬和的均方誤差 * a為用基函數(shù)進(jìn)行曲線擬和的系數(shù), * 即a[0]f[0]+a[1]f[1]+...+a[M]f[M].
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù) 函數(shù) 算法 最小二乘法
上傳時間： 2015-07-26
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VC+MO最短路徑算法 // 計算線的幾何長度 double CalcLength() // 通過線的id得到線數(shù)據(jù) BOOL GetLineData(int id) // 得到距離某點最近的線段，返回該線段的id int GetNearestLineData( double x, double y) // 判斷兩點是否重合 BOOL IsPtCoincide( NetPoint ptFirst, NetPoint ptSecond ) // 得到最鄰近的點
標(biāo)簽： GetLineData CalcLength double BOOL
上傳時間： 2015-08-28
上傳用戶：lizhen9880
MATLAB實現(xiàn)的一種基于最小二乘的橢圓擬合直接算法源代碼.附件中的源代碼是matlab編寫的，實現(xiàn)一種對于橢圓的穩(wěn)定的數(shù)據(jù)擬合算法。當(dāng)然必須要提供至少5個點的數(shù)據(jù)，橢圓x，y軸的中心點，最大軸最小軸
標(biāo)簽： MATLAB matlab 源代碼 橢圓
上傳時間： 2016-07-31
上傳用戶：huangld
本算法包括最大似然估計，最小二乘估計，基于EM算法的多種混合高斯分布估計，EM算法測試實例，繪制每種分布的plot函數(shù)。非常有參考價值！
標(biāo)簽： 算法
上傳時間： 2014-01-11
上傳用戶：日光微瀾
多種概率分布的擬合函數(shù)集合 本算法包括最大似然估計，最小二乘估計，基于EM算法的多種混合高斯分布估計，EM算法測試實例，繪制每種分布的plot函數(shù)。非常有參考價值！
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：杜瑩12345
用prim算法實驗最小生成樹 本程序中用到函數(shù)adjg( )，此函數(shù)作用是通過接受輸入的點數(shù)和邊數(shù)，建立無向圖。函數(shù)prg( )用于計算并輸出無向圖的鄰接矩陣。函數(shù)prim( )則用PRIM算法來尋找無向圖的最小生成樹 定義了兩個數(shù)組lowcost[max],closest[max]，若頂點k加入U中，則令lowcost[k]=0。 定義二維數(shù)組g[ ][ ]來建立無向圖的鄰接矩陣。
上傳時間： 2016-10-07
上傳用戶：tonyshao
自由始端和終端的動態(tài)規(guī)劃,求指標(biāo)函數(shù)最小值的逆序算法遞歸 ％ 計算程序。x是狀態(tài)變量，一列代表一個階段狀態(tài)；M-函數(shù) ％ DecisFun(k,x)由階段k的狀態(tài)變量x求出相應(yīng)的允許決策變量 ％ M-函數(shù)ObjFun(k,x,u)是階段指標(biāo)函數(shù)，M-函數(shù)TransFun(k,x,u) ％ 是狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù),其中x是階段k的某狀態(tài)變量，u是相應(yīng)的決策變量； ％ 輸出p_opt由4列構(gòu)成，p_opt=[序號組 最優(yōu)策略組 最優(yōu)軌線組 ％ 指標(biāo)函數(shù)值組]；fval是一個列向量，各元素分別表示p_opt各 ％ 最優(yōu)策略組對應(yīng)始端狀態(tài)x的最優(yōu)函數(shù)值； ％
標(biāo)簽： 動態(tài)規(guī)劃 函數(shù) 指標(biāo) 變量
上傳時間： 2016-12-20
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