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资源下载 > 一般算法
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熵权法多指标权重计算及评价程序
该程序实现了基于信息熵理论的客观赋权模型，旨在通过量化指标数据本身的离散程度来自动分配权重，从而减少综合评价过程中的人为偏向和主观随意性。系统核心功能包含：自动识别数据规模并建立评价矩阵，执行数据的归一化与标准化处理以消除量纲差异，分别针对正向型（越大越好）和负向型（越小越好）指标采用不同的预处理公式。通过计算指标在不同对象间的分布熵，程序能够精确刻画出每个指标所携带的信息量，信息熵越小则该指标的变异程度越大，提供的信息量越多，其在模型中的权重也就越高。本程序适用于多属性决策分析、社会经济水平评价、生产效 -
基于注水定理的多信道功率分配仿真系统
本项目通过MATLAB代码精确实现通信原理中的注水定理（Water-filling Algorithm），旨在解决多信道通信系统中的最优功率分配问题以最大化系统容量。项目首先构建并行子信道模型，计算各信道的噪声功率与信道增益的比值（即等效噪声水平）。通过应用拉格朗日乘数法，在总发射功率受限的约束背景下，算法会自动计算出一个最优的水位线（Water Level）。核心逻辑在于根据信道质量采取反比分配策略：对于信噪比较高的优质信道注入较多功率，而当某个信道的噪声水平高于水位线时，则不为其分配任何功率。该系统不 -
Lyapunov指数计算与混沌系统分析工具箱
本项目致力于在MATLAB环境下实现多种计算动力系统Lyapunov指数的算法。系统包含针对离散映射系统和连续时间动力系统的核心计算模块。针对离散映射，实现了经典的导数累积法；针对连续动力系统如Lorenz系统、Rossler系统等，实现了基于Wolf算法的线性化方程积分法以及基于QR分解的正交化方法。核心功能包括： 能够计算系统的全谱Lyapunov指数，而不只是最大指数； 提供不同维度的经典混沌映射示例，如Logistic映射、Henon映射的指数轨迹绘制； 针对ODE定义的连续系统，通过联立求解原方 -
基于形态学定位与BP神经网络的车牌识别项目
本系统是一个基于MATLAB环境开发的完整车牌识别程序，主要面向初学者和教育用途，旨在展示从图像采集到字符识别的全流程实现方案。程序首先对输入的车辆原始图像进行预处理，包括灰度化转换、中值滤波去噪以及对比度增强。在核心的车牌定位阶段，系统采用了经典的数学形态学方法，通过Sobel边缘检测算子提取横向与纵向纹理，并利用闭运算、膨胀和腐蚀等形态学操作连接车牌区域的主要特征，结合区域连通性分析和几何约束（如长宽比过滤）实现车牌的精准定位与抠取。在识别环节，系统采用BP神经网络（反向传播神经网络）作为分类器，对定 -
基于迭代法的自动图像阈值分割系统
该项目旨在实现一种基于迭代优化算法的图像自动阈值分割系统，能够在无人工干预的情况下自动寻找图像的最佳分割点。其核心逻辑依赖于图像灰度分布的统计特性，通过递归计算不断逼近理想分割阈值。具体实现过程首先通过计算图像所有像素的灰度均值作为初始阈值，然后根据该阈值将像素集划分为目标区域和背景区域。系统接着分别计算这两个区域的平均灰度值，并将两者的算术平均数作为新的迭代阈值。此过程将持续循环执行，直到前后两次迭代产生的阈值差异小于设定的极小容差为止。该算法具有出色的自适应能力，尤其适用于目标与背景灰度存在明显差异的 -
基于FDTD算法的波导色散特性仿真系统
本项目基于时域有限差分（FDTD）算法，在MATLAB环境下实现了对矩形波导及光纤等引导波结构的色散特性仿真与分析系统。其核心功能涵盖了计算电磁学的全流程，包括建立三维或二维Yee氏交错网格模型，并引入完美匹配层（PML）作为吸收边界条件以有效模拟无限大空间或边界损耗。通过在计算区域内施加高斯脉冲激励源，系统能够基于离散化的麦克斯韦旋转方程进行电场和磁场分量的时间步演进迭代，实时捕捉电磁波在波导内部的传播行为。该程序具备对观测点时域信号进行宽谱采集的能力，并利用快速傅里叶变换（FFT）将时域数据转换为频域 -
多天线阵列线性与自适应波束赋形仿真平台
本项目旨在利用MATLAB环境深入实现无线通信系统中的数字波束赋形技术。核心功能涵盖了均匀线性阵列（ULA）与均匀平面阵列（URA）的信号建模，能够精确模拟电磁波在多维空间的传播、反射及合成过程。该工具包集成了多种经典的赋形算法，包括常规波束赋形（CBF）、基于切比雪夫加权的低副瓣赋形，以及具有抗干扰能力的自适应算法如最小均方误差（LMS）和递归最小二乘（RLS）算法。系统支持在复杂的电磁环境下，通过动态调整天线阵元的幅度与相位权重，实现能量向期望方向的精准聚焦，并在干扰源方向产生深度陷波从而提升链路质量 -
基于Sheffield工具箱的遗传算法优化系统
本项目是基于谢菲尔德大学（University of Sheffield）开发的MATLAB遗传算法工具箱（gatbx）构建的通用优化仿真平台。该平台完整封装了遗传算法的核心功能算子，包括利用crtbp函数进行初始种群的二进制编码创建，通过内建的select函数实现高级的选择机制如随机遍历抽样（Stochastic Universal Sampling），以及采用recomb和mut函数执行多种交叉与变异策略。 系统集成了强大的多参数映射映射功能，能够通过bs2rv函数将二进制或格雷码染色体解码为实数值、 -
基于Delaunay剖分与三次插值的图像BEMD分解系统
该项目旨在实现对灰度bmp图像的二维经验模态分解（BEMD）任务，利用自适应非平稳信号处理技术将图像分解为若干个本征模态函数（IMF）和一个残差分量。在具体算法实现中，系统首先对输入的灰度图像进行特征点检测，提取出局部极大值点和局部极小值点。针对这些非规则分布的离散极值点，程序采用Delaunay三角剖分方法构建精细的空间三角网格结构，为包络面的拟合提供几何支撑。随后，利用三次插值（Cubic Interpolation）算法在三角网格上进行曲面平滑拟合，分别生成能够紧密包裹原图像信号波动的上包络面和下包 -
螺纹钢期货高频量化套利策略系统
该项目是一个专门利用MATLAB环境开发的高性能螺纹钢期货高频交易套利系统。系统的核心逻辑构建在移动平均线（Moving Average）与相对强弱指数（RSI）的复合策略之上。设计初衷在于利用MA策略对于明显趋势行情的捕捉优势，同时结合RSI策略在震荡行情中的高灵敏度响应，通过对这两类性质互补的信号进行多维度合成，使策略在复杂多变的市场环境中具有极强的抵御风险能力。项目实现了从初始高频行情数据（如Tick数据或分钟数据）的自动化采集与预处理，包括异常数据剔除、缺失值填补以及价格信号平滑。在研发过程中，系 -
图像单应性变换与透视矫正系统
该项目利用MATLAB平台实现图像的单应性（Homography）变换与几何矫正功能，核心目标是解决由于相机拍摄角度不正导致的图像透视畸变问题。项目通过核心函数RectifyImg.m执行，通过获取原始图像中四个非共线的特征点及其在目标平面上的对应坐标，构建3x3的单应性投影矩阵。系统实现了从选取控制点、建立齐次坐标方程、求解线性方程组到像素重采样的全过程。具体算法层面，项目采用了直接线性变换（DLT）来精确计算变换参数，并结合双线性插值算法对变换后的图像进行颜色填充，确保矫正后的图像在缩放或拉伸后仍保持 -
高性能小波分析与信号处理系统
本系统是一个功能完备且使用方便的MATLAB小波分析平台，集成了信号处理、图像处理及数据压缩等核心模块功能。系统首先实现了连续小波变换（CWT）用于非平稳信号的时频特征提取，允许用户通过调整尺度模型，直观分析信号在不同时间域与频率域下的动态演化过程。在离散分析维度，系统支持多级离散小波变换（DWT）和离散小波包变换（WPT），能够对信号进行精细化的子带划分，实现高频细节与低频趋势的精准分离。 针对实际应用中的噪声抑制需求，系统内置了完善的阈值去噪算法，包括软阈值、硬阈值以及自适应阈值方法，可有效消除工业传 -
谢菲尔德大学遗传算法工具箱 (GA Toolbox)
该工具箱是谢菲尔德大学开发的经典MATLAB遗传算法库，旨在为科研人员和工程技术人员提供一套功能强大且结构灵活的进化计算框架。它采用了独特的层次化设计，允许用户在不同抽象级别上操作算法，既可以直接调用高层优化函数，也可以对底层的染色体编码、选择、交叉和变异等算子进行深度定制。 在功能实现上，该工具箱支持多种编码机制，包括传统的二进制编码、格雷码编码以及适应复杂工程问题的实数向量编码。其核心选择算子集成了随机竞争采样（Stochastic Universal Sampling）和轮盘赌选择，并配合线性排名或 -
基于MATLAB的卡尔曼滤波器设计与状态估计实现
本项目利用MATLAB平台实现标准线性卡尔曼滤波器算法，旨在解决动态系统在受到随机过程中断和测量噪声干扰下的状态预测与最优估计问题。核心功能模块涵盖了系统数学建模、递归预测方程计算、测量修正方程迭代以及仿真结果的可视化分析。具体实现过程包括建立离散时间状态空间模型，通过定义状态转移矩阵和观测矩阵来描述物理系统的演化逻辑。在滤波器运行的每个时间步长内，算法严格执行预测阶段和更新阶段：预测阶段基于前一时刻的最优估计值计算当前时刻的先验状态及其协方差；更新阶段则实时引入传感器观测数据，动态计算卡尔曼增益，并以此 -
单相全桥逆变器预测电流控制仿真项目
该项目是一个基于MATLAB/Simulink建模环境的电力电子仿真系统，专门用于实现和验证全桥（两桥臂）逆变器的预测电流控制（Predictive Current Control, PCC）调制技术。系统的核心功能是建立单相全桥逆变器的离散数学模型，结合负载端的电阻-电感（R-L）特性，在每个采样周期内对所有可能的开关状态（电压矢量）进行超前预测。 具体实现方法上，算法根据当前时刻检测到的电流和电压值，通过离散化方程计算下一时刻负载电流的预估值。随后，系统利用代价函数（Cost Function）对预测 -
基于蚁群算法的复杂路径规划与函数寻优系统
该项目实现了一套完整的蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）计算框架，旨在模拟自然界中蚂蚁寻找食物时通过释放互感信息素寻找最短路径的行为。系统具备高度可调的参数配置，能够解决经典的旅行商问题（TSP）、迷宫导航以及多目标函数寻优问题。程序的核心逻辑包括蚂蚁行为的概率化建模、信息素的局部更新与全局更新机制、以及启发式信息的动态计算。在每一轮迭代中，多只人工蚂蚁根据当前路径上的信息素浓度和启发式因子计算状态转移概率，逐步构建可行解；在迭代收敛后，系统通过全局信息素挥发和增强操作， -
有限反馈MIMO系统吞吐量仿真程序
本项目旨在通过MATLAB实现一个无线通信系统中有限反馈机制的完整仿真过程。其核心功能是评估在信道状态信息（CSI）受限反馈条件下，系统吞吐量随反馈比特数变化的性能表现。仿真系统主要基于MIMO（多输入多输出）配置，其中发送端预先存储由不同反馈比特数决定的码本（Codebook），这些码本通常由格拉斯曼流形搜索或随机向量量化算法生成。在每一个信道实现中，接收端首先完美或非完美地估计瞬时信道矩阵，随后根据信噪比最大化、容量最大化或最小化弦距离等判决准则，从当前反馈比特数对应的码本中筛选出最匹配的预编码向量索 -
SVM分类教学系统：支持向量机原理与可视化实践
本系统专为机器学习初学者设计，旨在通过MATLAB平台深入浅出地展示支持向量机（SVM）的核心原理与实际应用。系统首先包含一个交互式的数据生成模块，用户可以手动创建或导入简单的二维数据集，以便直观观察线性可分与非线性可分的不同分布特征。核心功能涵盖了完整的数据预处理流程，包括特征缩放与样本划分。在训练阶段，系统详细演示了如何调用fitcsvm函数构建分类模型，并重点展示了线性核、径向基（RBF）核以及多项式核对分类决策边界的影响。此外，项目实现了自动化的超参数优化过程，通过网格搜索法结合交叉验证来寻找最佳 -
基于合作协同进化算法的二维函数寻优仿真系统
本项目利用合作协同进化算法（Cooperative Coevolutionary Algorithm, CCEA）实现对复杂二维数学目标函数的全局寻优。系统采用分而治之的策略，将二维优化问题的每一个维度视为一个独立的子种群。在进化过程中，各子种群内部并行执行遗传算子，包括选择、交叉和变异。为了计算适应度值，每个子种群中的个体需要与另一维度子种群中的代表性个体（通常采用当前最优解或协作代表元）进行动态组合，构建出完整的二维坐标向量后代入目标函数进行评估。这种机制显著降低了高维搜索空间的复杂度，对于处理二维基 -
基于免疫遗传算法的全局优化计算平台
该项目是作者自主编写的基于MATLAB语言的免疫遗传算法实现程序，致力于解决复杂多维空间下的全局优化搜索问题。该算法在标准遗传算法的基础上，深度融合了生物免疫系统的识别、学习和记忆机制，显著增强了算法的全局搜索能力和种群多样性。功能模块涵盖了抗体初始化、抗原抗体亲和度评价、抗体浓度计算、克隆选择操作以及免疫记忆库动态更新。通过引入抗体浓度抑制机制，程序能够根据抗体间的相似度自动调节个体的生存率，有效避免了遗传算法在进化后期陷入局部最优解的早熟现象。项目支持针对不同维度的复杂目标函数进行极值求解，并在物流配
