完整的Fast Newman算法实现社团发现集合程序

资 源 简 介

完整的Fast Newman算法实现社团发现集合程序

详 情 说 明

Fast Newman算法是一种经典的社团发现方法，它通过不断合并社区来优化模块度指标。该算法从每个节点作为独立社区开始，逐步合并能带来最大模块度增益的社区，直到无法继续优化为止。这种自底向上的层次聚类方法在社交网络分析、生物信息学等领域有广泛应用。

在信号处理方面，PMUSIC算法(多重信号分类)是一种高分辨率谱估计技术。它通过特征分解将信号子空间与噪声子空间分离，能够有效区分相近频率成分。校正前后的比较可以清晰展示算法对信号分辨率的提升效果。

阵列信号处理通过多个传感器采集空间信号，利用协方差矩阵特征分析实现波达方向估计。而主分量分析则通过降维提取数据主要特征，在旋转机械分析中，二维全息谱计算可以直观展示振动特征，为故障诊断提供重要依据。这些方法的组合使用构成了完整的信号分析与处理流程。