power_PVarray_3500W

四种聚类算法源代码及示例代码,本程序的最终目的是形成一套标准的用于聚类、可扩展的工具。包括的内容有1. 聚类算法：Kmeans和Kmedoid算法、FCMclust, GKclust, GGclust算法 2. 评估分类原型：程序可以在二维图像上绘制出聚类的结果 3. 验证：程序给每一个算法提供验证机制，每个聚类算法会统计(Partition Coefficient (PC), classification Entropy (CE), Partition Index (SC), Separation Index (S), Xie and Beni s Index (XB), Dunn s Index (DI) and Alternative Dunn Index (DII)几种衡量指标。-Four kinds of clustering algorithms source code and sample code, the ultimate goal of this program is to form a set of standards for clustering, scalable tools. Including the contents of a. Clustering algorithm: Kmeans and Kmedoid algorithms, FCMclust, GKclust, GGclust algorithm 2. Assessment classified prototypes: programs can be plotted in two-dimensional image, the results of clustering 3. Verify: Program to provide an algorithm to each authentication mechanism, each clustering algorithm will calculate Partition Coefficient (PC), classification Entropy (CE), Partition Index (SC), Separation Index (S), Xie and Beni s Index (XB), Dunn s Index (DI) and Alternative Dunn Index (DII) of several metrics.)

基于Matlab，针对不同采样点数做的频谱分析对比(Based on Matlab, spectrum analysis and comparison of different sampling points)

在遇到一系列线性方程的时候 构造等式约束矩阵和不等式约束矩阵解线性规划(Solving linear programming)

说明：  Alamouti空时编码，2*2相关信道，16QAM。(Alamouti Space Time Coding, 2*2 correlation channel, 16QAM.)

我是刚上研一的小虾米，也不知道传些啥。文档是我们信号检测与估计课下的MATLAB仿真。希望对大家有所帮助。(I was just on Kenichi Shrimps, do not know what are work. The document is the lesson of our signal detection and estimation MATLAB simulation. I hope to be helpful to everyone.)

说明：  实现一阶Keystone变换，包含三种方法，分别是DFT+IFFT方法，sinc插值方法和chirp-Z方法(Three algorithms for perform keystone transform, including DFT+IFFT, sinc interpolation and chirp-z transform.)

整数规划的一个求解方法（得到CUMCM一等奖）主要思想：找最大元之后的逐步互换求解，有点类似遗传算法(an Integer Programming Solution (with Into First Class) main ideas : after finding the greatest element gradually swap solution, it is somewhat similar genetic algorithms)

遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用二进制表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群(Genetic algorithm,GA,SGA)

FA算法，能很好的解决函数优化问题，对于解高维函数有较好的实验结果(FA algorithm can solve function optimization problem, the solution of high-dimensional function for better results)

solar diode model for solar chaterstics