模拟退火算法解决TSP问题

【实例简介】Hilbert-Huang 变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法，它是由美籍华人 Huang 以及他的同事在 1998 年提出的，从本质上讲这种方法是要对一个信号进行平稳化处理，得到信号的时间-频率-能量特征。HHT 是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。HHT 是分 EMD 和 Hilbert 变换两步来实现的，首先对非线性、非平稳信号进行 EMD 分解，逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势，这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF)，接着对每个 IMF 分量进行 Hilbert 变换。对于 EMD 分解得到的每个分量都有着不同的频率成分，通过对各分量的 Hilbert 变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。 Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况，它相当于傅里叶谱，但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。

#!/usr/bin/pythonfrom mininet.topo import Topofrom mininet.net import Mininetfrom mininet.util import irange,dumpNodeConnectionsfrom mininet.log import setLogLevelclass LinearTopo(Topo): "Linear topology of k switches, with one host per seitch" def __init__(self, k=2, **opts):

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