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摘要： MATLAB實現FCM（模糊C均值）和KFCM（核模糊C均值）聚類算法 一、FCM算法實現 function [U, C, obj] = FCM(X, c, m, maxIter, eps) % 輸入參數： % X: 數據矩陣 (n×d) % c: 聚類數 % m: 模糊指數 (默認2) % max 閱讀全文

摘要： 多目標數據關聯算法MATLAB實現（NNDA/PDA/JPDA/IMM） 一、核心 1. 最近鄰數據關聯（NNDA） function [assignments] = nnda(observations, tracks, threshold) % 輸入: observations - 檢測量測矩陣 閱讀全文

摘要： 基于核局部鄰域嵌入（Kernel Local Neighborhood Embedding, KLNE）算法的MATLAB實現 一、算法原理與流程 1. 核局部鄰域嵌入模型 \(?(X)\)：核映射后的高維特征 \(W\)：鄰域重構權重矩陣 \(Z\)：低維嵌入坐標 \(A\)：先驗結構約束矩陣 2 閱讀全文

摘要： 一、硬件連接與信號映射 1. 引腳連接關系 FT245R引腳 功能 STM32引腳 說明 RXF 接收緩沖區空標志 PA0 低電平表示有數據可讀 TXE 發送緩沖區空標志 PA1 低電平表示可寫入數據 RD 讀使能 PA2 低電平觸發數據讀取 WR 寫使能 PA3 低電平觸發數據寫入 D0-D7 數 閱讀全文

摘要： 1. 算法原理與數學模型 DUET（Degenerate Unmixing Estimation Technique）算法通過時頻域稀疏性和W-不相交正交性實現欠定盲源分離。其核心步驟包括： 短時傅里葉變換（STFT）：將時域信號映射到時頻域。 混合參數估計：通過復數比值提取衰減系數和時延。 二維直 閱讀全文

摘要： 1. 算法原理概述 1.1 ISAR成像基本流程 原始回波 → 距離壓縮 → 包絡對齊 → 相位補償 → 方位壓縮 → ISAR圖像 1.2 包絡對齊和相位補償的重要性 包絡對齊：補償目標平動引起的距離向偏移 相位補償：補償目標平動引起的相位誤差，實現相干積累 2. 包絡對齊算法 2.1 常用的包絡 閱讀全文

摘要： 使用粒子群算法(PSO)解決單時段機組組合問題的MATLAB實現。機組組合問題是在滿足電力需求的前提下，確定哪些發電機組應該運行以及它們的出力水平，以最小化總成本。 % 單時段機組組合優化的粒子群算法實現 clear; clc; close all; %% 機組參數：最小出力、最大出力、成本系數(a 閱讀全文

摘要： 一、硬件連接方案 1. 電路連接 DSP引腳 OLED引腳 功能說明 按鍵引腳 GPIO32 SCL I2C時鐘 GPIO48 GPIO33 SDA I2C數據 GPIO49 GPIO34 RES 復位 GPIO50 GPIO35 DC 數據/命令 GPIO51 GND GND 公共地 GND 3. 閱讀全文

摘要： 一、方法框架設計 針對復雜信號的非線性、非平穩特性，提出LMD（局部均值分解）+ JADE（盲源分離）聯合算法，其核心流程如下： LMD分解升維：將原始信號分解為多個乘積函數（PF），提取時頻特征并升維。 JADE特征提取：利用高階統計量分離獨立成分，獲取本質特征。 特征融合與降維：通過PCA或t- 閱讀全文

摘要： 一、算法原理與框架 混沌粒子群優化（CPSO）結合了粒子群優化（PSO）的全局搜索能力和混沌系統的遍歷性，通過混沌映射初始化粒子群并動態調整搜索策略，有效避免陷入局部最優。在圖像分割中，CPSO主要用于優化分割閾值或聚類中心，其核心流程如下： graph TD A[初始化粒子群] --> B[混沌映 閱讀全文