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粒子群算法开题报告粒子群优化算法是一种基于群智能方法的演化计算技术。PSO同遗传算法类似，是一种基于群体的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉以及变异操作，而是粒子(潜在的解)在解空间追随最优的粒子进行搜索。 PSO模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里，但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。有简单容易实现同时又有深刻的智能背景，即适合科学研究，又特别适合工程应用。因此，PSO一提出，立刻引起了

有关chirp信号的FRFT，包括FRFT卷积，FRFT乘法，以及chirp信号的参数估计等

这是一个用matlab编写的用来求解四步相移法的光栅相位主值的程序

【实例简介】dtw － DTW算法演示程序 mfcc.m － MFCC参数计算程序 dtw.m － 基本的DTW算法 dtw2.m － 优化的DTW算法 testdtw.m － DTW算法测试程序 vad.m － 端点检测程序 cdhmm － 连续高斯混合HMM演示程序 pdf.m － 高斯概率密度函数 mixture.m － 混合高斯的输出概率 inithmm.m － HMM参数初始化 getparam.m － 计算观察序列的参数 viterbi.m － 语音识别的Viterbi算法 baum.m － Baum-Welch训练算法（一次叠代） main.m － 多HMM训练主程序 train.m － 对一个HMM进行训练的程序 recog.m － 识别程序 vad.m － 端点检测程序 mfcc.m － MFCC参数计算程序 samples.mat － 作者的汉语数码0-9录音 hmm.mat － 一次HMM训练结果 record － 辅助录音程序 record.m － 录音程序的脚本文件 record.fig － 录音程序的GUI sample.m － 录音程序的回调函数

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access数据库+pb，完成基本的录入和查询功能

里面包含随机森林的matlab实现代码，并且有简单的训练数据集和测试数据集

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这个程序是一个stm32F407的3个ADC进行交替转换，ADC采样率达到最大8.4Msps，连续采样，采样之后采用cortex-M4内部的dsp和fpu单元进行快速的复杂傅里叶变换，通过串口打印输入信号的波形和cfft运算后的结果