好用的MeanShift算法matlab例程

资 源 简 介

好用的MeanShift算法matlab例程

详 情 说 明

MeanShift算法是一种基于密度梯度的非参数聚类方法，在信号处理领域有着广泛应用。结合自然梯度算法可以提升其在非欧几里得空间中的收敛性能，特别适合处理连续相位调制信号(CPM)这类复杂信号。

该MATLAB例程的核心流程包含三个关键技术模块：首先利用CPM信号产生模块生成具有连续相位特性的基带信号，这是数字通信系统中的重要调制方式。输入数据通过文件导入机制传入，支持灵活的参数配置。

在追踪测速部分，实现了迭代松弛算法来优化目标运动轨迹的估计精度。算法通过多次迭代调整带宽参数，逐步收敛到概率密度函数的模态点。时延估计模块则采用互功率谱方法，通过计算信号间的相位差来获得高精度的时延量，这种方法对噪声环境具有较强鲁棒性。

整个处理流程体现了MeanShift算法在时频联合分析中的优势：无需预设聚类数量，自动适应信号特征分布，配合自然梯度算法有效解决了传统方法在黎曼流形空间中的优化难题。程序结构清晰划分了信号生成、参数估计和性能验证三个功能层次，便于二次开发扩展。