调试成功的凸优化算法，matlab源码

资 源 简 介

调试成功的凸优化算法，matlab源码

详 情 说 明

双隐层反向传播神经网络的凸优化实现 对于复杂的非线性建模任务，双隐层结构能提供更强的特征提取能力。关键在于通过凸优化方法调整各层权重，避免传统BP算法陷入局部最优。MATLAB实现时需注意激活函数的选择（如ReLU+Softmax组合），并采用自适应学习率策略提升收敛速度。

均匀线阵的CRB曲线分析 克拉美罗下界(CRB)是评估阵列信号处理性能的重要指标。在均匀线阵场景中，通过MATLAB计算CRB需构建精确的导向矢量矩阵，并考虑信噪比与阵元间距的耦合效应。曲线绘制时建议对数坐标展示分辨率阈值特性。

小波包特征频率提取技术 相比传统小波分析，小波包分解能更精细地划分频带。处理振动信号时，建议选用db4小波基进行6层分解，通过能量熵准则筛选包含故障特征的子带，最后重构关键频段提取幅值-频率特征。

多重分形非趋势波动分析(MF-DFA) 该算法通过分段多项式拟合消除趋势项，计算不同阶数的波动函数。MATLAB实现时要优化q值范围（通常取-5到5），并采用滑动窗口法处理非平稳信号。结果可揭示信号在不同标度下的多重分形特性。

自研曲率计算函数的设计要点 针对离散点云的曲率估计，建议基于局部多项式拟合或移动最小二乘法构建曲面。核心是合理设置邻域半径——过大会平滑细节，过小则放大噪声。可引入高斯权重函数提升抗噪性，输出主曲率+平均曲率的多维指标。