文献实现的MeanShift算法matlab例程

资 源 简 介

文献实现的MeanShift算法matlab例程

详 情 说 明

本文介绍一套基于MATLAB实现的多功能信号处理与机器学习算法集合。

MeanShift算法实现 提供完整的MeanShift聚类MATLAB实现，该算法通过迭代计算数据点的均值漂移向量来实现聚类，无需预先指定簇数量，适合处理任意形状的数据分布。关键步骤包括带宽参数选择、核函数计算和收敛判断。

小波分析与盲信号处理 包含小波变换在盲源分离中的应用，通过多分辨率分析提取信号特征。特别实现了自研的曲率计算函数，用于信号奇异性检测，增强对非平稳信号的处理能力。

独立分量分析改进 采用负熵最大化的FastICA变体，相比传统基于信息论的ICA方法，具有更快的收敛速度和更好的分离效果，适用于EEG、金融时间序列等混合信号分解。

多重分形谱计算 直接计算模块可生成多重分形谱曲线，通过盒计数法或小波变换模极大法分析信号在不同尺度下的分形特征，适用于湍流、医学影像等复杂系统的特征提取。

复合机器学习分析 集成四大经典算法：最小二乘回归提供线性建模基础，SVM实现高维空间分类，神经网络处理非线性关系，K近邻法作为非参数化补充。所有方法均适配小波域特征输入，形成"特征提取+机器学习"的完整分析链路。

该工具集特别强调各模块间的协同使用，例如可先将原始信号通过小波分解，再用ICA分离成分，最后对特定分量进行分形分析或机器学习建模。所有函数均包含自适应参数调整接口，方便研究者在保持算法核心逻辑的同时进行二次开发。