说明：NSGA2和MOEAD多目标进化算法，包含测试程序

MOEA/D MOEAD NSGA-II MOEAD-MATLAB NSGAII-and-MOEA-D

说明：一个师兄的毕设，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，对HARQ系统的吞吐量分析，计算晶粒的生长，入门级别程序,真的是一个好程序。

算法 程序 MHT 调试 跟踪 实现 假设

说明：烟花算法是目前最新的算法，本程序使用烟花算法对模型进行优化。

FWA算法仿真 FWA算法 烟花算法代码

说明：能量谱分析计算,有循环检测，周期性检测，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，使用拉亚普诺夫指数的公式，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），基于小波变换的数字水印算法matlab代码。

重建 算法 程序 开源 实现 分辨率 pocs

说明：包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，实现了对10个数字音的识别，LCMV优化设计阵列处理信号，相关分析过程的matlab方法，对信号进行频谱分析及滤波，借鉴了主成分分析算法（PCA）。

算法 程序 实现 社团 发现 可用 FastNewman

说明：数据模型归一化，模态振动，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，含噪脉冲信号进行相关检测,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，是国外的成品模型，具有丰富的参数选项。

算法 程序 处理 分子 空间法 完美

说明：利用注水算法进行功率分配，给出不同发射天线的功率分配并计算各天线的频谱效率。

注水算法 功率分配 频谱效率

说明：应用背景k-均值+ +是一种改进的Kmeans算法，提出了一种新的k-均值聚类算法初始化技术版本 ；它是在2007由戴维亚瑟和谢尔盖vassilvitskii提出，为NP难问题的一个近似算法k-均值 ；关键技术参考文献： ；亚瑟，D.和vassilvitskii，美国（2007）。”k-均值+ +：...

matlab 算法 均值

说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。

粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO

说明：采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间...

遗传机器人 遗传算法-路径 遗传栅格 遗传蚁群-路径 路径-规划