完整的粒子群算法求函数最小值开源码

资 源 简 介

完整的粒子群算法求函数最小值开源码

详 情 说 明

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化技术，常用于求解函数最小值问题。其核心思想是模拟鸟群觅食行为，通过个体与群体的信息共享寻找最优解。在信号处理领域，PSO可与其他算法结合实现复杂优化目标。

针对信号处理场景，该实现包含多个特色模块： 偏最小二乘法模块实现了10个数字音的识别功能，通过二阶能量熵特征提取提高识别率 分形维数计算采用毯子算法（Blanket Algorithm），可用于信号复杂度分析 LCMV优化模块实现了阵列信号处理中的线性约束最小方差算法 包含常规阵列信号处理算法如波束形成、空域滤波等

算法实现特点： 采用动态惯性权重调整策略平衡全局和局部搜索 包含边界处理机制防止粒子越界 支持多维函数优化 提供可视化收敛曲线输出

在阵列信号处理中，该算法特别适用于： 麦克风阵列的波束优化 雷达信号的空时处理 声源定位中的参数优化 通信系统中的多天线优化

分形维数计算模块可用于分析： 语音信号的复杂度特征 机械振动信号的故障特征 生物医学信号的节律分析