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一种快速多目标遗传算法，NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标进化算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。-A fast multi-objective genetic algorithm, NSGA-Ⅱ is the most popular one multi-objective evolutionary algorithm, which reduces the non-dominated sorting genetic
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是蛋白质二级结构优化（基于2维度非晶格模型）的优化代码，可直接运行，算法书写简单，高中生都能看懂。唯独一点，必须引用我们的两篇论文，否则算侵犯版权。- descr iption : A self-organized matlab m file for protein structure
optimization using 2D off-lattice model and ABC algorithm.
Users MUST cite t
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matlab程序，已验证。里面是信号处理中LMS算法的具体实例，并附有详细的解释说明。实例是针对文档中的权值线性组合器，并画出了LMS算法性能曲面等值线-There are specific examples of signal processing LMS algorithm, together with a detailed explanation. There are specific examples of signal processing LMS algorithm, togethe
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This code computes and plots the analytical and numerical probability of misdetection in MDL algorithm.running this code results in a figure which is a comparison of analytical and numerical uation of MDL algorithm.The theory is described in the foll
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此代码是用于比较LS算法和DFT算法性能的，里面有各种注释。-This code is used to compare the LS algorithm and DFT algorithm performance, there are a variety of comments.
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仿真V-BALST结构MMSE检测算法性能，调制方式为QPSK-Simulation V-BALST structure MMSE detection algorithm performance, the modulation scheme is QPSK
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（被EI收录，不错的文章）传统A*算法在栅格地图上进行路径规划时，求解得到的路径长度不是最短并且转折点较多。针对这些不足，提出了一种改进A*算法，将传统A*算法的可搜索邻域个数从离散的8个拓展为无限个，可以沿任意方向进行搜索。这样不仅求解出来的路径长度更短，并且大大降低了其转折点的个数。该算法被应用于自主研发的“智能先锋”号系列无人驾驶车辆上，实车试验以及它们在“中国智能车未来挑战赛”中的优异表现证明该方法能够在栅格地图中求解出一条更优的可行驶路径，可以显著提升无人驾驶车辆行驶的效率和平稳性。-
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针对车辆的越野路径规划问题,设计了以最少行驶时间为目标的多策略蚁群算法.首先,分析了地形坡度和地表属性对于车辆路径规划的综合影响,通过叠加坡度与粗糙度约束建立了禁忌表 其次,一方面引入了自适应调整策略以提高路径搜索的有效性,另一方面设计了双向搜索策略以增加蚂蚁之间的协作能力和成功路径的搜索机率 另外,还提出了子路径多段交叉策略以提高算法的全局搜索能力和收敛速度,在详细叙述改进算法的步骤之后,优化了算法的部分参数取值 最后,就基本算法和改进算法的性能指标、收敛代数和仿真结果进行了比较与分析.实验结
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V-BLAST结构的ZF检测算法性能，分别在无干扰消除和有干扰消除的系统性能-ZF detection algorithm performance V-BLAST structure, respectively, and there is no interference to eliminate interference cancellation system performance
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V-BALST结构中MMSE检测算法性能，分别无干扰消除和有干扰消除的系统性能。采用QPSK 调制-V-BALST structure MMSE detection algorithm performance, there were no interference cancellation and interference cancellation system performance. Using QPSK modulation
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功率谱估计算法性能比较（1024采样点）-Power spectral estimation algorithm performance comparison (1024 sampling points)
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自适应干扰对消噪声，有用信号为语音，干扰为高斯白噪声，变步长的NLMS算法性能分析-Adaptive interference cancellation noise and useful signals for voice, interference is Gaussian white noise, variable step size NLMS algorithm performance analysis
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pso性能测试代码，实现基准的10个测试函数，通过世代距离、最大伸展、均值和方差等评估算法性能。-pso performance test code to achieve the benchmark 10-test function, through generations the maximum extension, the mean and variance peer uation algorithm performance.
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基于最差性能最优的稳健波束形成算法可以等价转换成加载样本矩阵求逆(LSMI)算法.提出了
一种新的求解方法, 准确地计算出Lag range 乘数, 给出了LSMI 算法中的最优加载量, 解决了对角加载技术中加载量估计难题.-The robust adaptiv e beamformer using w orse-case performance optimization can be converted to the loaded sample ma trix inv ersion (LS
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针对传统不确定集约束稳健波束形成算法的性能依赖于模约束参数的问题， 提出了双不确定集约束的稳健宽带波束形成算法该算法将期望信号导向矢量约束于两个不同参数的球形不确定集中，解决模约束参数选择不当引起性能下降的问题.-The traditional uncertainty set constraint robust beamforming algorithm performance depends on the norm constraint parameter, the dual uncertai
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智能优化算法的评价指标，主要是分散度以及收敛度的计算-Intelligent optimization algorithm uation index, the main is dispersion and convergence of calculation
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半监督聚类是利用少量的标记数据提高聚类算法的性能，文中综述了半监督聚类算法的若干进展-Semi supervised clustering is a method to improve the performance of clustering algorithm by using a small amount of labeled data,Some advances about semi supervised clustering algorithms are reviewed in thi
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仿真SMI（DMI）算法性能，观察采样快拍数对波束图的影响、接收信号中不包含、包含信号功率逐渐加大对波束图的影响-Simulation SMI (DMI) algorithm performance, the number of snapshots observed sampling effects on the beam diagram, the received signal does not contain, include the gradual increase of the sign
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经典航迹关联算法，包括加权关联，序贯关联，模糊关联，以及小波处理后性能对比仿真-Classical track correlation algorithm, including weighted association, sequential correlation, fuzzy association, and performance comparison simulation after wavelet processing
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该程序是压缩感知的贪婪算法-正交匹配追踪（OMP）算法，包括算法的测试和算法性能验证程序。-The program is a greedy algorithm of compressive sensing - orthogonal match pursuit (OMP) algorithm, which includes algorithmic testing and algorithm performance verification procedures.
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