说明：使用机器人充电电池和传输数据可极大地提高了无线传感器网络的生命周期。在此视频，机器人的路径由航点（绿色圆圈）控制，并且其中每个传感器可以被提供服务的区域被突出显示。我们使用的梯度下降和“多旅行商问题”（MTSP）搜索算法相结合的移动朝航点，其中传感器节点可以同时确保航点呆在接近充电区域。 SRIK...

说明：一种噪声辅助数据分析方法,进行波形数据分析,仿真图是速度、距离、幅度三维图像，用于特征降维，特征融合，相关分析等,鲁棒性好，性能优越，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真。

算法 pso tsp 一个 例子 粒子 问题 旅行 解决

说明：核pca(kernel pca)教程，用来降低数据维度。这里的核可以用其他的核函数代替 ，这个教程对多维数据是慢的。读者可以用性能好的核函数来提高性能。

说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...

说明：主成分分析方法（PCA），PCA算法的理论依据是K-L变换，通过一定的性能目标来寻找线性变换W，实现对高维数据的降维。

K-L变换算法 matlab-pca变换 PCA变换matlab 线性pca K.

说明：含噪脉冲信号进行相关检测,独立成分分析算法降低原始数据噪声，用于特征降维，特征融合，相关分析等,cordic算法的matlab仿真，基于欧几里得距离的聚类分析，matlab小波分析程序。

matlab 算法 智能 源程序 控制 实现 预测 完美

说明：应用背景1999 年D. D. Lee 和H. S. Seung [26, 27] 在Nature上提出了一种新的矩阵分 解思想—非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF). 该文章的发 表迅速引起了各个学术领域研究人员的重视: 一方面, 科学研...

matlab 矩阵 分解

说明：采用偏最小二乘法，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,旋转机械二维全息谱计算，用于特征降维，特征融合，相关分析等,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数。

matlab 算法 测试 编程 目标 遗传

说明：加入重复控制，相关分析过程的matlab方法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。

说明：用PCA来抽取人脸特征，在降低维数的同时，在一定程度上去除原始特征各维之间的相关性。每个人选取五张为实验的数据集。