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摘要： MATLAB实现FCM（模糊C均值）和KFCM（核模糊C均值）聚类算法 一、FCM算法实现 function [U, C, obj] = FCM(X, c, m, maxIter, eps) % 输入参数： % X: 数据矩阵 (n×d) % c: 聚类数 % m: 模糊指数 (默认2) % max 阅读全文

摘要： 多目标数据关联算法MATLAB实现（NNDA/PDA/JPDA/IMM） 一、核心 1. 最近邻数据关联（NNDA） function [assignments] = nnda(observations, tracks, threshold) % 输入: observations - 检测量测矩阵 阅读全文

摘要： 基于核局部邻域嵌入（Kernel Local Neighborhood Embedding, KLNE）算法的MATLAB实现 一、算法原理与流程 1. 核局部邻域嵌入模型 \(ϕ(X)\)：核映射后的高维特征 \(W\)：邻域重构权重矩阵 \(Z\)：低维嵌入坐标 \(A\)：先验结构约束矩阵 2 阅读全文

摘要： 一、硬件连接与信号映射 1. 引脚连接关系 FT245R引脚 功能 STM32引脚 说明 RXF 接收缓冲区空标志 PA0 低电平表示有数据可读 TXE 发送缓冲区空标志 PA1 低电平表示可写入数据 RD 读使能 PA2 低电平触发数据读取 WR 写使能 PA3 低电平触发数据写入 D0-D7 数 阅读全文

摘要： 1. 算法原理与数学模型 DUET（Degenerate Unmixing Estimation Technique）算法通过时频域稀疏性和W-不相交正交性实现欠定盲源分离。其核心步骤包括： 短时傅里叶变换（STFT）：将时域信号映射到时频域。 混合参数估计：通过复数比值提取衰减系数和时延。 二维直 阅读全文

摘要： 1. 算法原理概述 1.1 ISAR成像基本流程 原始回波 → 距离压缩 → 包络对齐 → 相位补偿 → 方位压缩 → ISAR图像 1.2 包络对齐和相位补偿的重要性 包络对齐：补偿目标平动引起的距离向偏移 相位补偿：补偿目标平动引起的相位误差，实现相干积累 2. 包络对齐算法 2.1 常用的包络 阅读全文

摘要： 使用粒子群算法(PSO)解决单时段机组组合问题的MATLAB实现。机组组合问题是在满足电力需求的前提下，确定哪些发电机组应该运行以及它们的出力水平，以最小化总成本。 % 单时段机组组合优化的粒子群算法实现 clear; clc; close all; %% 机组参数：最小出力、最大出力、成本系数(a 阅读全文

摘要： 一、硬件连接方案 1. 电路连接 DSP引脚 OLED引脚 功能说明 按键引脚 GPIO32 SCL I2C时钟 GPIO48 GPIO33 SDA I2C数据 GPIO49 GPIO34 RES 复位 GPIO50 GPIO35 DC 数据/命令 GPIO51 GND GND 公共地 GND 3. 阅读全文

摘要： 一、方法框架设计 针对复杂信号的非线性、非平稳特性，提出LMD（局部均值分解）+ JADE（盲源分离）联合算法，其核心流程如下： LMD分解升维：将原始信号分解为多个乘积函数（PF），提取时频特征并升维。 JADE特征提取：利用高阶统计量分离独立成分，获取本质特征。 特征融合与降维：通过PCA或t- 阅读全文

摘要： 一、算法原理与框架 混沌粒子群优化（CPSO）结合了粒子群优化（PSO）的全局搜索能力和混沌系统的遍历性，通过混沌映射初始化粒子群并动态调整搜索策略，有效避免陷入局部最优。在图像分割中，CPSO主要用于优化分割阈值或聚类中心，其核心流程如下： graph TD A[初始化粒子群] --> B[混沌映 阅读全文