说明：实现雅可比叠代算法 在matlab中 输入矩阵A,b, 初值x 调用该函数 得到结果-achieve Jacobi iterative algorithm in Matlab input matrix A, b, x initial function to be called t...

matlab 算法 输入 ab 函数 矩阵 实现 调用 得到 可比 初值 结果

说明：matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，一种噪声辅助数据分析方法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，使用matlab实现智能预测控制算法，包含位置式PID算法、积分分离式PID，采用累计贡献率的方法。

算法 基于 一个 改进 粒子 均值

说明：这一套的 K-均值分类器，编程环境是 Matlab.It 的易于使用这段代码、 示例数据和类的数目是输入的参数，每个样本的类是输出参数。

matlab 分类 基于 均值

说明：三个复正弦信号的信噪比分别为SNR1 =30dB， SNR2 =30dB和SNR3 = 27dB。假设信号样本数为1000，FIR 滤波器的抽头个数为4。基于奇异值分解的MVDR 方法进行信号频率估计的仿真实验，获得功率谱密度函数的估计。

mvdr功率谱估计 mvdr功率谱密度 MVDR-estimation 奇异谱-matlab 复值信号

说明：通过粒子群算法对非线性函数的极值进行求解。

粒子群-极值 粒子群寻优 寻优算法 粒子群函数 粒子群算法

说明：变采样和多相滤波器的实现。本程序实现了一个变采样程序，中间设计滤波器设计和插值抽取。其中滤波器设计用的是窗函数法，根据要求设计窗函数，得到窗函数的长度。接着是插值，滤波，抽取，得到最后变采样之后的波形文件、另外对比了用直接卷积和多相分解卷积两种方法最后的结果。

抽取滤波器 filterdesign 插值抽取 多相滤波抽取 变采样滤波器

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：根据M值的改变可以产生2、4、8、16PSK数字调制基带信号，且成形滤波器可任选升余弦、根升余弦、高斯。

M值 PSK 数字调制 基带信号

说明：利用量子遗传算法求解二元函数极值的matlab源程序。

QGA 量子遗传算法 二元函数极值

说明：一类基于奇异值分解的Lyapunov指数计算方法。

奇异值分解 Lyapunov指数 计算方法