RBF神经网络算法_Matlab实现

宽带信号广泛应用于雷达 导航和卫星通讯等领域 宽带信号的传统接收处理方法主要是采用匹配滤波或子带分割技术 本文用去斜脉冲压缩处理方法处理宽带信号 给出了具体的实现结构和改进措施 分析了如何选择系统的信号采样频率 同时还给出了脉压波形的仿真结果及性能分析 实验表明 对中心频率为9.5G~z 带宽1.3G~z 脉冲宽度30 s的宽带线性调频信号 采用该方法处理只需90M~z采样数据率大大降低了数据采集的难度

matlab函数两个：一个是能量谱。 一个是小波包分解与重构；可以自己更改成一个程序，可以达到能量特征提取的目的

《Convex Analysis and Optimization》凸分析与最优化-中科大讲义 英文0f(a)x∈Cf:R"→Ra∈XX∩{x|h(x)=0∩{xg1(x)≤0,…,g9()≤0}●尺,R+,intR+(R++)R,intR(R平+)>0y29o l c2=valr zloo= max21b, 1r2.,JmItx|p=(∑;=1x+=1

ID3算法是决策树的鼻祖，最早于1986年由Quinlan提出，全称是Iterative Dichotomiser 3 [1]。在这篇课程报告中，我将对经典的ID3做出三次改进：1.把 info gain 改进为 gain ratio；2. 把简单投票的过程改进为朴素贝叶斯的方法；3. 将许多颗ID3决策树打造成随机森林。本人将在Weka平台进行二次开发，并且用Weka-Experiment做大量实验，和其它著名的算法进行比较，最后做出综述。项目的源代码开源在本人的GitHub主页上。未来工作有以下几点:是那么容易就可以随机出来的1.在 Improvement Two中,3树的生长的深度限3.可以把这三种改进方法糅合在一起,看看三种制在多少,可以进行进一步的研究改进组合在一起,能不能产生性能更加的算法2.在 Improvement Three中,本人费劲心思写出来4.上述所有方法都是基于属性为 nominal的数据的“随机森林”,正确率反而比D3更差。虽然集,可以进一步研究属性为 numerical,甚至是很使我伤心,但是我在写代码、调试代码、还有两者混合的数据集。思考的过程中有了不少长进。看来随机森林不L己ta3et(1 caitao.I(2) caita (3 caita (4 caita (5) trees (6)treesca置,色va1 eatlon(100)B9.19|81.36*92.85V78.日9*94.43W93.40Vweather. symbolic100)79.00|56.507s.0079.57.506,50{v!/*)|(0/1/1)(1/1/0(011/1)(1/1/0)(1/1/0Re1)caia。,工3"-26936786470963225612) CaILE。 gainRatio.工D311-2693678647096322561(3 caitao naiveBayes. ID3-26936786470963225614)cata0 andomforest,ID31-2593678647096322561{5) trees. NBTree"-47160057070582560866) trees. Randomforest"-10-4-51- depth101-2260823972777004705图-7: Weka-experiment实验结果。总共6个算法,2个数据集。6个算法中(1是原始的1D3算法,后面(2)-(4)是本人的改进算法,(5)和(6)是Weka平台自带的算法。GitHub较风趣;另一方面,蒋老师在我上机实习的过程过,本次模式识别上机实刁的代码,全部公开在本人的回答了我不少疑惑,虽然这些疑惑对于蔣老师而言GitHub主页上面,ur地址如下:可能十分幼稚,但是依然完整解决了我的问题。1. Improvement one:https://github.com/caitaozhan/id3improvements/treREFERENCES/gain ratio2. Improvement TwoJhttps://en.wikipedia.org/wiki/id3algorithmhttps://github.com/caitaozhan/id3_improvements/tre[2]决策树,蒋良孝的PPTChapter2-8e/naive bayes[3] Data Mining Practica/ Machine Learning Tools and3. Improvement threTechniques--Chapter4.3https://github.com/caitaozhan/id3improvements/tre[4贝叶斯分类,将良孝的PPTChapter3-15e/random forest[5]http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/car+evaluation[6]https://en.wikipediaorg/wiki/random_subspace_methodAcknowledgements感谢蒋良孝老师对于我的指导。一方面,蒋老师上课讲解十分到位,关键部位一点就通了,不仅如此还比

利用小波变换对心音信号进行去噪处理，之后利用EMD分解，得到去噪信号的IMF

这是一个QoS组播路由问题的蚁群算法的matlab仿真代码，是一个子函数，直接调用就行

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