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ZDT4
- 为了有效地应用遗传算法解决 鲁棒控制系统设计问题，将遗传算法与局部优化方法相结合，提出了基于降维扫描方法的自适应多目标遗传算法（DRSA-MOGA）。通过引入适应度函数标准化方法、基于最优Pareto解集搜索的降维扫描方法和适应度函数自适应调整方法，提高了算法的全局优化性能和局部搜索能力。仿真结果表明，DRSA-MOGA算法在不损失解的均匀度的情况下可以达到很高的逼近度
rand
- 均匀分布伪随机数发生器 伪随机数在计算机软件设计中有很广泛的用途。本文介绍了基于数学方法的利用计算机产生伪随机数的一种方法，即线性同余法，任何伪随机数的产生都是运用递推的原理来生成的。以及在Visual C++环境中产生伪随机数的两个重要函数，rand和srand函数，正确地使用这两个函数是产生性能良好的伪随机数的关键
AutomaticImageSegmentationAlgorithmThreshold
- 摘 要 该文提出了一种新的图像阈值分割算法。该算法通过求取最大模糊熵准则下，灰度均值直方图的最佳模糊划分 参数来确定两个模糊集 和 ，图像分割阈值即选取为两个模糊集的交点。该算法用 的模糊熵定义适应度函数， . / 01234 采用改进的遗传算法寻求最佳模糊参数。该文对遗传算法的改进包括，给出了缩短染色体码长的编码方法和性能良好的 改进的单点交叉算子和均匀变异算子。实验结果表明，该算法的分割效果与二维模糊熵算法接近，而计
STAP论文
- 在非均匀环境下辅助通道法STAP处理的性能改善
ZDT4
- 为了有效地应用遗传算法解决 鲁棒控制系统设计问题，将遗传算法与局部优化方法相结合，提出了基于降维扫描方法的自适应多目标遗传算法（DRSA-MOGA）。通过引入适应度函数标准化方法、基于最优Pareto解集搜索的降维扫描方法和适应度函数自适应调整方法，提高了算法的全局优化性能和局部搜索能力。仿真结果表明，DRSA-MOGA算法在不损失解的均匀度的情况下可以达到很高的逼近度-For effective application of gene
yuanma3
- 阵列信号处理中: 仿真圆形阵列天线的用法,对比了传统方法和MUSIC方法的性能-Array Signal Processing: Simulation of circular array antenna usage, compared to the traditional methods and the performance of MUSIC method
rand
- 均匀分布伪随机数发生器 伪随机数在计算机软件设计中有很广泛的用途。本文介绍了基于数学方法的利用计算机产生伪随机数的一种方法，即线性同余法，任何伪随机数的产生都是运用递推的原理来生成的。以及在Visual C++环境中产生伪随机数的两个重要函数，rand和srand函数，正确地使用这两个函数是产生性能良好的伪随机数的关键 -Uniformly distributed pseudo-random number generator,
AutomaticImageSegmentationAlgorithmThreshold
- 摘 要 该文提出了一种新的图像阈值分割算法。该算法通过求取最大模糊熵准则下，灰度均值直方图的最佳模糊划分 参数来确定两个模糊集 和 ，图像分割阈值即选取为两个模糊集的交点。该算法用 的模糊熵定义适应度函数， . / 01234 采用改进的遗传算法寻求最佳模糊参数。该文对遗传算法的改进包括，给出了缩短染色体码长的编码方法和性能良好的 改进的单点交叉算子和均匀变异算子。实验结果表明，该算法的分割效果与二维模糊熵算法接近，而计
Digitalsimulationtechnology
- 数字仿真技包括对均匀随机数进行性能检验的各种方法的检验，高斯分布的随机序列-Technology, including digital simulation of uniform random numbers to test the performance of the test methods, Gaussian distribution of random sequence
music
- MUSIC算法的仿真及性能分析：信源数N=3，分别来自于 =-10度， =0度， =10度；信源为相互独立幅度相同的信号；噪声为服从高斯分布的独立噪声；均匀等距直线阵，阵元数为8，波长 ；-MUSIC algorithm for the simulation and performance analysis
Quantity_SNR_Compare
- 均匀量化和非均匀量化在性能上存在着显著的差异，这种差异可以用信号通过量化器后的量躁比来反映出来。本程序用曲线表示了理论和实际两个方面下两种量化的量躁比。从而可观察他们的性能上的差别。-There are significant differences with the function between Uniform quantization and non-uniform quantization ,which can be qu
2
- 摘 要:根据高维混沌系统具有更高安全性的特点 ,提出一种基于统一混沌系统和广义猫映射的 彩色图像加密新算法。该算法先利用广义猫映射分别实现空域彩色图像三基色置乱变换 ,然后由统 一混沌系统输出的三维混沌序列分别实现空域彩色图像三基色逐像素替代变换。研究结果表明 ,该 算法具有良好的像素值混淆、 扩散性能和较大的抵抗强力攻击的密钥空间 ,加密图像像素值具有类随 机均匀分布特性 ,且相邻像素的值具有零相关特性 ,证明了所
svmsegmentation
- 为了提高白细胞自动识别算法的性能,提出了基于均值移动和单类支持向量机的血细胞图像分割新方法. 该方法的原理是将图像中颜色相对稳定的背景和红细胞部分像素作为正训练样本,将颜色复杂多样的白细胞像素作为异常数据检测. 均值移动过程用来在红、绿、兰(RGB) 颜色空间寻找正训练样本集,通过均匀抽样和颜色量化措施,实现单类支持向量机(SVM) 在线实时训练,最终图像像素经过单类SVM 分类来实现分割. 实验表明,新方法对涂片制备和光照变化导致的图
Source_No_GDE_Prob_vs_SNR_ULA
- 该程序用盖氏圆盘方法（GDE）计算均匀直线阵（ULA）中信号源个数估计性能随SNR的变化情况,采用Monte-Carlo模拟。 -estimate the number of source using GDE criterion
Standard_evolutionary_algorithm_design_and_analysi
- 为了有效检测多目标优化进化算法的性能，从3 个方面进行多目标优化测试问题的设计，即约束条件、最优解分布的均匀性、算 法逼近Pareto 最优前沿的难度，采用NSGA-Ⅱ算法对这些测试问题进行仿真实验，并将算法求得的最优解可视化。结果显示，测试问题能够有效检测算法在上述3 方面的性能。-In order to effectively detect the multi-objective optimization evolutionar
matlabfun
- 信源函数 randerr 产生比特误差样本 randint 产生均匀分布的随机整数矩阵 randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵 wgn 产生高斯白噪声 信号分析函数 biterr 计算比特误差数和比特误差率 eyediagram 绘制眼图 scatterplot 绘制分布图 symerr 计算符号误差数和符号误差率 信源编码 compand mu律/A律 压缩/扩张 dpcm
ML-CFAR
- 高频雷达 目标检测 最大似然恒虚警方法 可用于weibull分布下的检测-High-frequency radar target detection maximum likelihood constant false police weibull distribution method can be used to detect under
DOA-mode-space-smooth
- 基于模式空间的均匀圆阵方位估计性能研究，在建立了均匀圆阵数学模型的基础上，将模式空间与经典高分辨方位估计算法———多重信号分类法（MUSIC） 应用到均匀圆阵方位估计（DOA）中-Based on the pattern space DOA estimation with uniform circular arrays properties, in the establishment of a uniform circular ar
An-Improved-Mean-Shift-Algorithm
- 奉文主要针对经典的Mean Shift跟踪算法均匀剖分整个颜色空间造成许多空的直方图区间以及不能准确表达目标 颜色分布的缺点，提出J，一种改进算法．该改进算法首先对目标的颜色进行聚类分析，根据聚类结果通过矩阵分解和正交变换 自适席地剖分日标的颜色空间从向确定对戍于每一聚类的子空间．在此基础上定义 一种新的颜色模型，该模型统计落入每 一颜色子空间的像素的加权个数并用高斯分布建模每一个子空间的颜色分布，并推导r一种相似性度量米比
matlab
- 为图片进行添加高斯噪声均匀噪声以及椒盐噪声，并且采用a修正的均值滤波和自适应中值滤波进行除噪，并且进行除噪性能判断-Add a picture for uniform noise and Gaussian noise, salt and pepper noise, and the use of a modified mean filter and adaptive median filtering for noise removal,