G-P算法計(jì)算關(guān)聯(lián)維的 Matlab 程序 (升級(jí)版，mex函數(shù)，超快) 作者：陸振波，海軍工程大學(xué) 歡迎同行來信交流與合作，更多文章與程序下載請(qǐng)?jiān)L問我的個(gè)人主頁 電子郵件：luzhenbo@sina.com 個(gè)人主頁：luzhenbo.88uu.com.cn 更新部分： 引入限制短暫分離參數(shù)，使該參數(shù)大于序列平均周期時(shí)，去除了同一軌道前后點(diǎn)的關(guān)聯(lián)， 使 r 值較小時(shí)，ln r - ln C(r) 曲線接近線性 文件夾說明： 1、GP_Algorithm_main.m - 程序主文件 2、LorenzData.dll - 產(chǎn)生Lorenz離散數(shù)據(jù) 3、normalize_1.m - 數(shù)據(jù)歸一化 4、CorrelationIntegral.dll - 計(jì)算關(guān)聯(lián)積分
上傳時(shí)間： 2013-12-14
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基于Volterra濾波器混沌時(shí)間序列多步預(yù)測(cè) 作者：陸振波，海軍工程大學(xué) 歡迎同行來信交流與合作，更多文章與程序下載請(qǐng)?jiān)L問我的個(gè)人主頁 電子郵件：luzhenbo@sina.com 個(gè)人主頁：luzhenbo.88uu.com.cn 參考文獻(xiàn)： 1、張家樹.混沌時(shí)間序列的Volterra自適應(yīng)預(yù)測(cè).物理學(xué)報(bào).2000.03 2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlinearities for LMS Adaptation. IEEE Trans.Sign.Proc. Vol.42 1994 文件說明： 1、original_MultiStepPred_main.m 程序主文件,直接運(yùn)行此文件即可 2、original_train.m 訓(xùn)練函數(shù) 3、original_test.m 測(cè)試函數(shù) 4、LorenzData.dll 產(chǎn)生Lorenz離散序列 5、normalize_1.m 歸一化 6、PhaSpaRecon.m 相空間重構(gòu) 7、PhaSpa2VoltCoef.dll 構(gòu)造 Volterra 自適應(yīng) FIR 濾波器的輸入信號(hào)矢量 Un 8、TrainTestSample_2.m 將特征矩陣前 train_num 個(gè)為訓(xùn)練樣本，其余為測(cè)試樣本 9、FIR_NLMS.dll NLMS自適應(yīng)算法
標(biāo)簽： Volterra 濾波器 混沌 時(shí)間序列
上傳時(shí)間： 2013-12-16
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文章通過對(duì)實(shí)序列快速傅里葉變換的算法推導(dǎo)及Mallat 算法原理的分析，根據(jù)離散小波變換（DWT）算 法結(jié)構(gòu)特征，提出了一種離散小波的快速變換算法，給出了相應(yīng)的算法步驟。從數(shù)學(xué)理論上進(jìn)行了論證，并把該算法 應(yīng)用到靜態(tài)圖像處理中，得到了很好的快速和重建效果，具有一定的實(shí)用價(jià)值。 關(guān)鍵詞：小波分析；Mallat 算法；快速小波算法 圖像處理 中圖分類號(hào)：TN914 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 1 引言 小波分析是近十多年來迅速發(fā)展起來的新興學(xué)科和信號(hào)分析理論，是繼傅里葉分析方法之后的重 大突變。它具有時(shí)域局部化和頻域局部化的優(yōu)點(diǎn)，而且高頻端的時(shí)間間隔小（有著高的時(shí)間分辨率）， 低頻端的時(shí)間間隔大（有著高的頻率分辨率），這與人的視覺機(jī)制由粗到細(xì)的認(rèn)識(shí)過程相一致，固而有 “數(shù)學(xué)顯微鏡”之稱，是進(jìn)行信號(hào)處理和分析的有效工具。特別是其多分辨率分析理論及其快速算法 ——Mallat 算法在數(shù)字信號(hào)處理和數(shù)字通信
上傳時(shí)間： 2015-05-23
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二維的DBSCAN聚類算法，輸入（x,y）數(shù)組，搜索半徑Eps，密度搜索參數(shù)Minpts。輸出: Clusters，每一行代表一個(gè)簇，形式為簇的對(duì)象對(duì)應(yīng)的原數(shù)據(jù)集的ID
上傳時(shí)間： 2015-06-01
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遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)是近幾年發(fā)展起來的一種嶄新的全局優(yōu)化算法，它借 用了生物遺傳學(xué)的觀點(diǎn)，通過自然選擇、遺傳、變異等作用機(jī)制，實(shí)現(xiàn)各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)性 的提高。這一點(diǎn)體現(xiàn)了自然界中"物競(jìng)天擇、適者生存"進(jìn)化過程。1962年Holland教授首次 提出了GA算法的思想，從而吸引了大批的研究者，迅速推廣到優(yōu)化、搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)等方 面，并奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。 用遺傳算法解決問題時(shí)，首先要對(duì)待解決問題的模型結(jié)構(gòu) 和參數(shù)進(jìn)行編碼，一般用字符串表示，這個(gè)過程就將問題符號(hào)化、離散化了。也有在連續(xù) 空間定義的GA(Genetic Algorithm in Continuous Space, GACS)，暫不討論。
標(biāo)簽： Algorithm Genetic GA 算法
上傳時(shí)間： 2015-06-08
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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(gè)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(gè)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(shí)，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(gè)公共子序列，但它不是X和Y的一個(gè)最長公共子序列。序列{B，C，B，A}也是X和Y的一個(gè)公共子序列，它的長度為4，而且它是X和Y的一個(gè)最長公共子序列，因?yàn)閄和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(gè)序列X={x1,x2,...xm}和Y={y1,y2,...yn}，找出X和Y的一個(gè)最長公共子序列。對(duì)于這個(gè)問題比較容易想到的算法是窮舉，對(duì)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(gè)子序列相應(yīng)于下標(biāo)集{1,2,...,m}的一個(gè)子集。因此，共有2^m個(gè)不同子序列，從而窮舉搜索法需要指數(shù)時(shí)間。
上傳時(shí)間： 2015-06-09
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這是一個(gè)好的建模學(xué)習(xí)資料,趕快下載吧, 數(shù)學(xué)建模十大算法 ( 包含:蒙特卡羅算法、數(shù)據(jù)擬合、參數(shù)估計(jì)、 插值等數(shù)據(jù)處理算法、線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、多元規(guī)劃、二次規(guī)劃等規(guī)劃類問題、 圖論算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、回溯搜索、分治算法、分支定界等計(jì)算機(jī)算法、 最優(yōu)化理論的三大非經(jīng)典算法：模擬退火法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、 網(wǎng)格算法和窮舉法、一些連續(xù)離散化方法、數(shù)值分析算法、圖象處理算法）
標(biāo)簽： 算法 建模 參數(shù)估計(jì)
上傳時(shí)間： 2014-07-26
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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(shí)間： 2014-09-02
上傳用戶：bibirnovis
演示了堆排序的算法邏輯，且以MFC為開發(fā)工具，實(shí)現(xiàn)了可視化。
上傳時(shí)間： 2015-06-13
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遍歷是二叉樹經(jīng)常要遇到的一種操作.可以運(yùn)用到二叉樹結(jié)點(diǎn)計(jì)數(shù),線索化二叉樹,求二叉樹的深度,表達(dá)式求值等算法中.在遍歷的過程中,對(duì)結(jié)點(diǎn)的訪問具有普遍的含義,可以是輸出各結(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)域信息,也可以是對(duì)結(jié)點(diǎn)作其他處理.另外,通過一次完整的遍歷,可使二叉樹中結(jié)點(diǎn)信息由非線性排列變?yōu)槟撤N意義上的線性排列.也就是說,遍歷操作使非線性結(jié)構(gòu)線性化.
上傳時(shí)間： 2014-01-12
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