亲测可用的Tri-training算法代码

资 源 简 介

亲测可用的Tri-training算法代码

详 情 说 明

Tri-training算法作为一种半监督学习方法，通过三个分类器的协同训练有效利用未标记数据。其核心在于通过投票机制筛选高置信度样本进行迭代训练，适合标注成本高的场景（如雷达信号分类）。在Matlab实现时需注意分类器多样性设计，通常组合KNN、SVM和决策树等异质模型。

对于三维仿真图绘制，Matlab的meshgrid配合surf函数可清晰展示速度-距离-幅度关系，建议用colormap强化幅度维度可视化。旋转不变子空间法(ESPRIT)在信号DOA估计中表现优异，其Matlab实现需重点处理信号子空间分解与旋转算子构造环节。

分形维数计算采用毯子算法时，通过不同尺度ε下的覆盖面积对数回归求斜率是关键。串口数据采集需配置正确的波特率和终止符，建议使用Serial对象配合回调函数实现实时处理。小波分析程序需注意母小波选择（如db4适合瞬态信号），尺度参数与待分析信号特征频段的匹配尤为关键。