说明：K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大，算法过程如下： 输入：k, data[n]; （1） 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]； （2） ...

说明：先产生一个大的随机图像，然后对随机图像中每个像素及其邻域像素和小的纹理图像做对比，找出随机图像当前邻域和小的纹理图像最接近的邻域，然后将小的纹理图像最接近的像素赋值给大的随机图像。这样每处理一个随机图像中的像素，就需要遍历小的纹理图像的所有像素，所以运行时间是很慢的。

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说明：这是阵列信号处理的基本算法的研究的其中之一，这是MUSIC算法[1]  是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征...

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说明：背包问题或背包问题是组合优化的一个问题：给定一组项目，每一个块和一个值，确定每个项目的数目在一个集合，包括使总重量小于或等于一个定限制，总价值是尽可能地大。它的名字来源于面对别人的问题，谁是由一个固定大小的背包限制，必须用最贵重的物品填充。这个文件是有关使用PSO算法是一种群体智能方法的背包问题。我...

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说明：应用背景将蚁群算法应用于图像分割领域, 提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与 该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率, 进行两处改进, 第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近, 可取一图像灰度梯度阈值来实现, 第二将信息激素强度和启发式引导函数...

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说明：极限学习机（extreme learning machine）ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节...

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说明：动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通...

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说明：灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息、不确定性问题的新方法，它以部分信息已知，部分信息未知的“小样本”，“贫信息”不确定系统为研究对象，通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。灰色理论是我国学者邓聚龙教授在1982年首先提出的，该理论认...

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说明：matlab小波分析程序，大学数值分析算法，利用自然梯度算法，D-S证据理论数据融合，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。

说明：K-means文件夹包含了一个有关图像灰度值的聚类，很好的程序。一看就能懂的，让你对传统K-means的聚类过程有很好的理解，程序用Matlab编写，通过不断迭代直至收敛条件。迭代过程中不断更新聚类中心，最后完成聚类。但是传统的K-means有一些固有的缺陷，如最终聚类结果与初始中心的选取有很大的关...

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