可以编译的主动学习和半监督学习的多项算法源程序

资 源 简 介

可以编译的主动学习和半监督学习的多项算法源程序

详 情 说 明

针对Matlab初学者在信号处理和机器学习领域的实践需求，本文将介绍几个关键算法的实现要点。在信号处理方面，旋转不变子空间法(ESPRIT)是阵列信号处理中的重要方法，其Matlab实现主要涉及信号子空间提取和旋转算子计算两个核心步骤，通过构建Hankel矩阵和奇异值分解可有效估计信号参数。

机器学习部分包含两个方向：主动学习通过设计查询策略选择信息量最大的样本进行标注，典型实现包括不确定性采样和委员会查询；半监督学习则结合有标签和无标签数据，常用的自训练算法会先基于有标签数据训练初始分类器，再对高置信度无标签样本进行伪标注迭代优化。

电力电子方向提供的PWM整流器仿真模型需要注意开关器件建模和控制系统设计的配合，采用状态空间平均法能平衡仿真精度与速度。数字音频识别项目则演示了MFCC特征提取与动态时间规整(DTW)的配合使用，其中过零率检测和端点检测对提升识别率至关重要。

这些案例共同展示了Matlab在矩阵运算（如特征分解）、实时仿真（Simulink模块）和模式识别（统计工具箱）方面的优势，建议初学者先理解各领域的数学原理，再通过调试预设参数来观察算法行为变化。