锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

逐步判别分析算法 matlab 代码

经验分享睿知

0);NoOfData8000% setnoofdatapointsusedfortrainingorder 32；%自适应滤波权重λ0.98；%遗忘因子δ0.001；%相关矩阵的初始化r xrandn(NoOfData，使用MP 算法分解重构图像matlab-3/这里是一维信号的重构:%基于MP算法CLC；clear%观测向量y的长度M80为采样率M/n 0 . 3n 256；K15%信号稀疏度为15M80% x零(N 。

1、求2013年数学建模B题的解第二题思路以及如何运行 代码(MATLAB...2013数学建模B题解法第二题是:问题2:恢复纵向和横向的碎片 。我们建立第二个模型，给出基于文本行特征的片段行分组算法 。我们对线分组的片段进行水平拼接得到复原的片段线，再对片段线进行垂直拼接得到最终的复原结果 。这两种拼接策略是基于模型1中的旅行商问题 。其中 ， 文本行的特征是文本行之间的规律性 。利用文本行的规律性，不仅可以对碎片进行分组，还可以提高文本垂直拼接的准确性 。

2、基于RLS 算法和LMS的自适应滤波器的MATLAB程序基于RLS 算法和LMS的自适应滤波器的MATLAB程序是什么？%RLS 算法randn(seed，0)；rand(种子，0)；NoOfData8000% setnoofdatapointsusedfortrainingorder 32；%自适应滤波权重λ0.98；%遗忘因子δ0.001；%相关矩阵r xrandn(NoOfData，

【逐步判别分析算法 matlab 代码】1);%系统随机抽样的dfilter(h ， x)；%预期输出%RLS 算法的初始化PDelta*eye(Order，Order );%相关矩阵wzeros(阶，1)；% filter系数向量% rlsadaptionfornorder:noofdata；的初始化UX(n:1:nOrder 1)；%延迟函数pi _ u* P；%互相关函数klam BDA pi _ * u；KPI _ /k；%增益向量e(n)d(n)w* u；%误差函数ww K * e(n)；%递归公式PPrimeK * pi _；P(PPPrim .

3、MATLAB编遗传 算法源程序遗传算法例:我自己找到的 。原代码有几处错误 ， 我已改正并通过调试运行 。对初学者非常有用的文件，尤其是没有编程经验的人 。遗传算法例%下面的例子说明遗传算法%求下面函数的最大值%% f (x) 10 * sin (5x) 7 * cos (4x) x ∈% 。

10]离散化为二进制范围x0 10*b/1023，其中b是中的二进制数 。%%%%%编程%%2.1初始化(编码)%initpop.m的作用是初始化种群，popsize表示种群的大?。琧hromlength表示染色体的长度(一个二进制数的长度)，% length取决于变量二进制编码的长度(本例取10位) 。

0用spss点击鼠标就出来了！而且spss也很小，很容易下载 。哈哈 。这刚刚好 。我做数学建模的时候会，很多题目都是数据分析，市场调研分析就是其中很简单的一个 。最基本的分析工具是SPSS和SAS ， 这是常用的统计工具 。你需要做什么分析，用他们的功能就行了 。最常用的是回归分析 。如果你不会用这个软件，我也可以给你分析然后把数据发给你分析 。

我先给大家提供一些资料:SPSS在市场调查与统计中的应用分析 SPSS是“社会科学统计软件包”的简称，是一个集成的计算机数据处理应用软件，是世界上最流行的三大统计软件之一 。它不仅适用于社会科学，也适用于自然科学各个领域的统计学/12000 . 616

0模式识别与智能计算-――MATLAB技术实现(第3版)吸收了统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群体智能计算等学科的先进思想和理论，并应用于模式识别领域 。以一个新的体系，系统而全面地介绍了模式识别的理论、方法和应用 。全书共分14章 ， 包括:模式识别概述、特征选择与优化、模式相似性度量、基于概率统计的贝叶斯分类器设计、判别函数分类器设计、神经网络分类器设计(BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、反向传播神经网络、反馈神经网络)、决策树分类器设计 。粗糙集分类器设计，聚类分析，模糊聚类分析，禁忌搜索算法聚类分析，遗传算法聚类 。

0这里是一维信号的重构:%基于MP算法CLC；clear%观测向量y的长度M80为采样率M/n 0 . 3n 256；K15%信号稀疏度为15M80%xzeros(N，1)；qrandperm(N)；x(q(1:K))randn(K，1)；%原始信号%构造高斯测量矩阵，用于随机采样Phirandn(M ， N)* sqrt(1/M)；fori1:NPhi(:，
i)/norm(Phi(:，I))；endy phi * x；%获取线性测量%使用MP 算法开始m2*K的迭代重建；%总迭代次数r _ ny%残值初始值x_findzeros(N ， 1)；%x_find是MP算法recovered signal for times 1:mforcol 1:NNE iji(col)phi(:，col) * r _ n；%计算当前残差和内积结束[val 。

    推荐阅读


    上一篇：浏览器内核分析,手机QQ浏览器怎么调IE内核

    下一篇：数据分析与统计决策,大数据分析与决策