混沌粒子群寻优算法和各种常见的混沌吸引子程序

国外、国内的最多的fastica程序，很好用，参数不用改，直接用默认的即可。(fastica)

matlab codes for various signals generation

it is mds demo program

matlab的常用命令速查，收录了matlab的多种常用命令，很好使用(commonly used commands Info matlab, matlab includes a variety of commonly used commands, a very good use)

正交频分复用的papr仿真，在MATLAB环境下，m语言实现。(Orthogonal Frequency Division Multiplexing papr of simulation, in the MATLAB environment, m language.)

高斯白噪声信道下原信号的误码率特性，仅供参考(Gaussian white noise channel bit error rate characteristics of the original signal)

超宽带冲激雷达的原则的概述 (An overview of the principles of ultra-wideband impulse radar)

关于中性点接地的MATLAB仿真模型的搭建，效果还可以(About neutral grounding of MATLAB simulation model construction, the effect can be)

利用奇诺多面体描述光伏发电出力的不确定性(The Chino polytopic description photovoltaic power generation uncertainty)

测试可以跑，根据自己情况修改下函数即可. NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个（原文献说最好与参考点个数相同）个体的初始种群，其中 N 是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代，算法在当前种群 Pt的基础上，通过随机选择，模拟两点交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此，两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为了从种群 Rt中选择最好的 N 个解进入下一代，首先利用基于Pareto支配的非支配排序将 Rt分为若干不同的非支配层（F1，F2等等）。然后，算法构建一个新的种群St，构建方法是从 F1开始，逐次将各非支配层的解加入到 St，直至 St的大小等于 N，或首次大于 N。假设最后可以接受的非支配层是 L层，那么在 L+ 1 层以及之后的那些解就被丢弃掉了，且 St FL中的解已经确定被选择作为 Pt+1中的解。Pt+1中余下的个体需要从 FL中选取，选择的依据是要使种群在目标空间中具有理想的多样性。(The test can run and modify the function according to its own situation. NSGA-III first defines a set of reference points. Then the initial population containing N individuals (preferably the same number of reference points as the original literature) was randomly generated, where N was the size of the population. Next, the algorithm is iterated until the termination condition is satisfied. On the basis of current population Pt, the algorithm simulates two-point crossover (SBX) and polynomial mutation to produce offspring population Qt by random selection.)