內點法是從可行域內某一初始內點出發，在可行域內進行迭代的序列極小化方法。它僅用于求解不等式約束優化問題。這里列出內點懲罰函數法的六個子程序。
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上傳時間： 2014-01-24
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用來生成分形山的matlab程序，直接運行既是用中點法，迭代生成分形山，非常好用
上傳時間： 2014-01-16
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演算法評估 用空間和時間評估演算法效能 時間複雜度(Time Complexity) 空間複雜度(Space Complexity) 效能評估 效能分析(Performance Analysis)：事前評估 效能評估(Performance Measurement)：效能量測 評估時均假設處理的資料量為n到無窮大
標簽： 演算
上傳時間： 2015-06-13
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共軛梯度法為求解線性方程組而提出。后來，人們把這種方法用于求解無約束最優化問題， 使之成為一種重要的最優化方法。 共軛梯度法的基本思想是把共軛性與最速下降方法相結合， 利用已知點處的梯度構造一組共 軛方向， 并沿這組方向進行搜索， 求出目標函數的極小點。 根據共軛方向的基本性質， 這種 方法具有二次終止性。 在各種優化算法中， 共軛梯度法是非常重要的一種。 其優點是所需存 儲量小，具有步收斂性，穩定性高，而且不需要任何外來參數。 共軛方向 無約束最優化方法的核心問題是選擇搜索方向 . 在本次實驗中 , 我們運用基于共軛方向的一種 算法 — 共軛梯度法 三．算法流程圖： 四．實驗結果： (1). 實驗函數 f=(3*x1-cos(x2*x3)-1/2)^2+(x1^2-81*(x2+0.1)+sin(x3)+1.06)^2+(exp(-x1*x2)+20*x3+ 1/3*(10*3.14159-3))^2; 給定初始點 (0,0,0) ， k=1 ，最 大迭代次數 n ? ? d 確定搜索方向 進 退 法 確 定 搜 索 區 間 分割法確定最 優步長
上傳時間： 2016-05-08
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function [alpha,N,U]=youxianchafen2(r1,r2,up,under,num,deta) %[alpha,N,U]=youxianchafen2(a,r1,r2,up,under,num,deta) %該函數用有限差分法求解有兩種介質的正方形區域的二維拉普拉斯方程的數值解 %函數返回迭代因子、迭代次數以及迭代完成后所求區域內網格節點處的值 %a為正方形求解區域的邊長 %r1,r2分別表示兩種介質的電導率 %up,under分別為上下邊界值 %num表示將區域每邊的網格剖分個數 %deta為迭代過程中所允許的相對誤差限 n=num+1; %每邊節點數 U(n,n)=0; %節點處數值矩陣 N=0; %迭代次數初值 alpha=2/(1+sin(pi/num));%超松弛迭代因子 k=r1/r2; %兩介質電導率之比 U(1,1:n)=up; %求解區域上邊界第一類邊界條件 U(n,1:n)=under; %求解區域下邊界第一類邊界條件 U(2:num,1)=0;U(2:num,n)=0; for i=2:num U(i,2:num)=up-(up-under)/num*(i-1);%采用線性賦值對上下邊界之間的節點賦迭代初值 end G=1; while G>0 %迭代條件：不滿足相對誤差限要求的節點數目G不為零 Un=U; %完成第n次迭代后所有節點處的值 G=0; %每完成一次迭代將不滿足相對誤差限要求的節點數目歸零 for j=1:n for i=2:num U1=U(i,j); %第n次迭代時網格節點處的值 if j==1 %第n+1次迭代左邊界第二類邊界條件 U(i,j)=1/4*(2*U(i,j+1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end if (j>1)&&(j U2=1/4*(U(i,j+1)+ U(i-1,j)+ U(i,j-1)+ U(i+1,j)); U(i,j)=U1+alpha*(U2-U1); %引入超松弛迭代因子后的網格節點處的值 end if i==n+1-j %第n+1次迭代兩介質分界面（與網格對角線重合）第二類邊界條件 U(i,j)=1/4*(2/(1+k)*(U(i,j+1)+U(i+1,j))+2*k/(1+k)*(U(i-1,j)+U(i,j-1))); end if j==n %第n+1次迭代右邊界第二類邊界條件 U(i,n)=1/4*(2*U(i,j-1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end end end N=N+1 %顯示迭代次數 Un1=U; %完成第n+1次迭代后所有節點處的值 err=abs((Un1-Un)./Un1);%第n+1次迭代與第n次迭代所有節點值的相對誤差 err(1,1:n)=0; %上邊界節點相對誤差置零 err(n,1:n)=0; %下邊界節點相對誤差置零 G=sum(sum(err>deta))%顯示每次迭代后不滿足相對誤差限要求的節點數目G end
標簽： 有限差分
上傳時間： 2018-07-13
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《現代通信系統盲處理技術新進展---基于智能算法》主要由以下8章組成： 第1章簡要介紹無線通信系統的結構和發展概況，以及其盲處理算法的相關知識。第2章介紹人工神經網絡及相應知識，從BP神經網絡若手研究盲處理問題,同時給出復數域BP神經網絡的信號盲處理方法和該類方法的優缺點說明。在第3章中介紹智能體的概念，并給出基于多智能體系統的盲處理方法。第4章介紹基于支持向量機框架下的盲處理算法，介紹支持向批機的原理，給出基于ε- 支持向量回歸機的信道估計新方法，并介紹基千支持向批回歸方法的MPSK和QAM的盲信號處理方法，然后引入星座匹配誤差函數，并根據線性支持向攪回歸和有序風險最小化原則，由恒模和星座匹配誤差函數聯合組成的新經驗風險項構造一個新的代價函數，進而通過迭代求解優化問題獲得均衡器。第5章介紹神經動力學和反饋神經網絡的相關知識，特別地從神經動力學角度論述連續反饋神經網絡可有效飛作的原因，論述反饋神經網絡權值矩陣對吸引子和相軌跡的影響。并給出如何根據系統接收信號與發送信號之間的子空間關系，構造一個適用于現代通信系統中的盲檢測的特定性能函數和優化問題。第6章分別展示如何基于連續多閾值神經元Hopfield網絡模型實現通信信號盲處理的理論和方法，針對多相制信號的特點給出兩種連續相位多闕值激勵函數形式，并分析討論該兩類激勵函數參數的選擇、分別給出連續多閾值神經元 Hopfield 網絡工作于同步和異步模式下的新能隊函數及其相關證明。介紹采用幅相連續激勵法解決稀疏QAM 信號的盲檢測思路，并針對 QAM 信號的特點，分別給出連續幅度和相位多闕值激勵函數形式，分析討論該類激勵函數的特點。第7章則電在從另一個角度提出采用同相正交振幅連續激勵法解決密集QAM信號盲檢測方法。介紹如何從激勵函數角度分析放大因子選擇的范圍；給出該特定問題的同步和異步運行模式下的新能量函數形式；并證明和分析所設計的能量函數部分定理；介紹在基于反饋神經網絡的信號盲處理方法這一研究課題中發現的幾類現象，包括當信號的統計信息缺失或失真情況下，連續多閾值神經元反饋神經網絡的盲檢測能力：通用高階QMA的激勵函數被使用作為低階QAM信號盲檢測問題時的適用性......
上傳時間： 2022-07-09
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本論文主要對無線擴頻集成電路設計中的信道編解碼算法進行研究并對其FPGA實現思路和方法進行相關研究。 近年來無線局域網IEEE802.11b標準建議物理層采用無線擴頻技術，所以開發一套擴頻通信芯片具有重大的現實意義。無線擴頻通信系統與常規通信相比，具有很強的抗干擾能力，并具有信息蔭蔽、多址保密通信等特點。無線信道的特性較復雜，因此在無線擴頻集成電路設計中，加入信道編碼是提高芯片穩定性的重要方法。 在了解擴頻通信基本原理的基礎上，本文提出了“串聯級聯碼+兩次交織”的信道編碼方案。串聯的級聯碼由外碼——(15，9，4)里德-所羅門(Reed-Solomon)碼，和內碼-(2，1，3)卷積碼構成，交織則采用交織深度為4的塊交織。重點對RS碼的時域迭代譯碼算法和卷積碼的維特比譯碼算法進行了詳細的討論，并完成信道編譯碼方案的性能仿真及用FPGA實現的方法。 計算機仿真的結果表明，采用此信道編碼方案可以較好的改善現有仿真系統的誤符號率。 本論文的內容安排如下：第一章介紹了無線擴頻通信技術的發展狀態以及國內外開發擴頻通信芯片的現狀，并給出了本論文的研究內容和安排。第二章主要介紹了擴頻通信的基本原理，主要包括擴頻通信的定義、理論基礎和分類，直接序列擴頻通信方式的數學模型。第三章介紹了基本的信道編碼原理，信道編碼的分類和各自的特點。第四章給出了本課題選擇的信道編碼方案——“串聯級聯碼+兩次交織”，詳細討論了方案中里德-所羅門(Reed-Solomon)碼和卷積碼的基本原理、編碼算法和譯碼算法。最后給出編碼方案的實際參數。第五章對第四章提出的編碼方案進行了性能仿真。第六章結合項目實際，討論了FPGA開發基帶擴頻通信系統的設計思路和方法。首先對FPGA開發流程以及實際開發的工具進行了簡要的介紹，然后給出了擴頻通信系統的總體設計。對發射和接收子系統中信道編碼、解碼等相關功能模塊的實現原理和方法進行分析。第七章對論文的工作進行總結。
上傳時間： 2013-07-07
上傳用戶：時代電子小智
本論文主要對無線擴頻集成電路設計中的信道編解碼算法進行研究并對其FPGA實現思路和方法進行相關研究。 近年來無線局域網IEEE802.11b標準建議物理層采用無線擴頻技術，所以開發一套擴頻通信芯片具有重大的現實意義。無線擴頻通信系統與常規通信相比，具有很強的抗干擾能力，并具有信息蔭蔽、多址保密通信等特點。無線信道的特性較復雜，因此在無線擴頻集成電路設計中，加入信道編碼是提高芯片穩定性的重要方法。 在了解擴頻通信基本原理的基礎上，本文提出了“串聯級聯碼+兩次交織”的信道編碼方案。串聯的級聯碼由外碼——(15，9，4)里德-所羅門(Reed-Solomon)碼，和內碼-(2，1，3)卷積碼構成，交織則采用交織深度為4的塊交織。重點對RS碼的時域迭代譯碼算法和卷積碼的維特比譯碼算法進行了詳細的討論，并完成信道編譯碼方案的性能仿真及用FPGA實現的方法。 計算機仿真的結果表明，采用此信道編碼方案可以較好的改善現有仿真系統的誤符號率。 本論文的內容安排如下：第一章介紹了無線擴頻通信技術的發展狀態以及國內外開發擴頻通信芯片的現狀，并給出了本論文的研究內容和安排。第二章主要介紹了擴頻通信的基本原理，主要包括擴頻通信的定義、理論基礎和分類，直接序列擴頻通信方式的數學模型。第三章介紹了基本的信道編碼原理，信道編碼的分類和各自的特點。第四章給出了本課題選擇的信道編碼方案——“串聯級聯碼+兩次交織”，詳細討論了方案中里德-所羅門(Reed-Solomon)碼和卷積碼的基本原理、編碼算法和譯碼算法。最后給出編碼方案的實際參數。第五章對第四章提出的編碼方案進行了性能仿真。第六章結合項目實際，討論了FPGA開發基帶擴頻通信系統的設計思路和方法。首先對FPGA開發流程以及實際開發的工具進行了簡要的介紹，然后給出了擴頻通信系統的總體設計。對發射和接收子系統中信道編碼、解碼等相關功能模塊的實現原理和方法進行分析。第七章對論文的工作進行總結。
上傳時間： 2013-07-18
上傳用戶：hbsunhui
本文以Turbo碼編譯碼器的FPGA實現為目標，對Turbo碼的編譯碼算法和用硬件語言將其實現進行了深入的研究。 首先，在理論上對Turbo碼的編譯碼原理進行了介紹，確定了Max-log-MAF算法的譯碼算法，結合CCSDS標準，在實現編碼器時，針對標準中給定的幀長、碼率與交織算法，以及偽隨機序列模塊與幀同步模塊，提出了相應解決方案；而在相應的譯碼器設計中，采用了FPGA設計中“自上而下”的設計方法，權衡硬件實現復雜度與處理時延等因素，優先考慮面積因素，提高元件的重復利用率和降低電路復雜度，來實現Turbo碼的Max-log-MAP算法譯碼。把整個系統分割成不同的功能模塊，分別闡述了實現過程。 然后，基于Verilog HDL 設計出12位固點數據的Turbo編譯碼器以及仿真驗證平臺，與用Matlab語言設計的相同指標的浮點數據譯碼器進行性能比較，得到該設計的功能驗證。 最后，研究了Tuxbo碼譯碼器幾項最新技術，如滑動窗譯碼，歸一化處理，停止迭代技術結合流水線電路設計，將改進后的譯碼器與先前設計的譯碼器分別在ISE開發環境中針對目標器件xilinx Virtex-Ⅱ500進行電路綜合，證實了這些改進技術能有效地提高譯碼器的吞吐量，減少譯碼時延和存儲器面積從而降低功耗。
上傳時間： 2013-04-24
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局部保持映射（Locality Preserving Projection，LPP）算法是一種有效的特征提取方法。提出了利用巴氏距離和LPP相合算法對特征進行提取。當特征維數過高時，首先對樣本用LPP進行特征提取和降維處理，然后采用巴氏距離特征的迭代算法，得到最小錯誤率上界。在ORL上實驗，實驗結果表明了提出算法在人臉識別中的有效性。
上傳時間： 2014-01-25
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