线性调频信号的灵巧噪声干扰(NoiseJamming.m)

【实例简介】

【实例简介】 主要包括： 基于PSO工具箱的函数寻优算法 基于遗传算法的BP神经网络优化算法 基于遗传算法的LQR控制器优化设计 基于遗传算法的TSP算法 基于粒子群算法的PID控制器优化设计 粒子群算法的寻优算法 蚁群算法的优化计算——TSP优化 多种群遗传算法的函数优化算法 基于蚁群算法的三位路径规划算法 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法 免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测 支持向量机分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断 有监督学习神经网络的回归拟合——基于红外光谱的汽油辛烷值预测

采用蚁群算法求取TSP问题 1基本原理： 本质上也是一种概率算法，通过大概率收敛到最佳值，和其他的智能算法很相似。蚁群分泌的信息素存在正反馈，使得较佳的解具有大概率被选到，当全局都选用较佳的解，变可以得到整体的最优解。 2几个关键点：  1）概率选择：受信息素浓度和启发函数影响，启发函数为距离的倒数   2）信息素挥发：考虑到信息素随时间的挥发，加入挥发因子  3程序设计步骤：  1）初始化各个参数：包括各点的距离，信息素的初始浓度，蚂蚁数量，信息素挥发因子，信息素和启发函数的重要度因子，启发函数，最大迭代次数，路径记录表等等 2）迭代：对每个蚂蚁随机制定初始值，再根据概率选择，选择出每只蚂蚁的路径，确定每只蚂蚁的路径总长度，以及蚁群的最佳路径长度和平均长度，并对信息素进行更新。   3）展示：展示出最佳路径，以及最佳路径对迭代的变化图  4Matlab代码 程序说明：采用蚁群算法求取TSP问题，共有34个城市，从txt文件加载数据： 运行结果：

【实例简介】

实例为针对一个邻接矩阵计算可达矩阵，并对可达矩阵进行层级划分，建立针对领接矩阵各个要素的解释结构模型代码。

matlab实现拉格朗日插值

将三相交流电从abc静止坐标系下变换的dq两相旋转坐标系下，进行电压电流闭环控制

用自适应Fourier分解方法对图像进行重构

【实例简介】 matlab编写的MSK调制解调，解调时使用DFT。

根据介质板厚度和介电常数，计算任意多层介质的反射和透射系数