语音端点检测实验

%% input% h: Impulse response% n: Degree of freedoms(Only if structural system)% r: number of rows% s: number of columns%% output% A: State Matrix, 2n*2n. n is DOFs, 2*n is the number of state variables% B: Input Matrix, 2n*p. p is the number of input% G: Output Matrix, q*2n. q is the number of output

【实例简介】半波振子方向性图

【实例简介】进行小样本数据情况下污水排放量的变化规律预测，由于使用神经网络算法难以训练数据，故考虑采用GM预测实现未来污水排放量预测。

【实例简介】

Decision-making Trial and Evaluation Laboratory(DEMATEL)直译为决策实验室分析。DEMATEL 也有翻译成决策与试验评价实验室，或者简称实验室法。由于中文比较拗口，一般情况下，念[de mei tel] 或者念 [di mie tel]。1971 年在日内瓦的一次会议上美国 Battelle 实验室的学者 A. Gabus 和 E. Fontela 提出的为了解现实世界中复杂、困难的问题而提出的方法论，是一种运用图论和矩阵工具的系统分析的方法。通过系统中各要素之间的逻辑关系和直接影响矩阵，可以计算出每个要素对其它要素的影响度以及被影响度，从而计算出每个要素的原因度与中心度，作为构造模型的依据，从而确定要素间的因果关系和每个要素在系统中的地位。DEMATEL 是一种系统要素分析方法，通过分析系统各要素之间的逻辑关系，构建直接影响矩阵并对其进行相关计算，以此确定各要素对其他要素的影响度与被影响度，进而计算出中心度与原因度进一步揭示系统的结构关系。该方法在诸多复杂系统的因素重要性权重分析研究中有着相对成熟的应用

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：

谱聚类能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解，其基本思想是利用样本数据相似矩阵的进行特征分解后得到的特征向量进行聚类，程序进行了几种不同聚类算法的比较，包括Q矩阵聚类，kmeans聚类，第一特征分量聚类，第二广义特征分量聚类，公用数据生成和近邻矩阵生成

【实例简介】

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透过玻璃拍摄的照片往往有镜面反射，本程序可以实现消除拍摄图片不必要的镜面反射，简单高效