数据信号处理matlab，程序实现压缩感知重构过程，仅供参考。

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两步迭代收缩阈值算法用于实现压缩感知求解。

1．实验数据：iris数据，分为三种类型：分别为w1，w2和w3类，每种类型中包括50个四维的向量，各类别出现的概率相等。 2实验要求 1）从iris数据的每个样本中取出三个特征作为分类特征，并且将样本点画出； 2）从每个类别的数据中抽取45个样本作为训练样本，5个样本作为测试样本， 3）用感知器批处理的方法实现w1类和w2类之间，w2类和w3类之间分类器的设计，并记录收敛的步骤。 4）用感知器单步处理的方法实现w1类和w2类之间，w2类和w3类之间分类器的设计，并记录收敛的步骤。 5）用多类分类器的逐步修正的方法对三个类别进行分类，写出每个类别的判别函数，画出分类面 6）将测试样本分别应用在分类器上，对测试样本进行判别，将判别结果进行显示。

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前已提出的频谱感知方法主要包括匹配滤波器检测、 能量检测、 循环平稳特征检测以及多分辨率频谱感知. 这些方法均为单节点感知方法.然而，在阴影和深度衰落情况下， 单个节点的感知结果并不可靠， 因此， 需要对多个节点的感知结果进行融合，以提高检测可靠性， 即协作感知技术. 文献采用“或” 准则对各个 CR 感知结果进行融合. 文献则提出了基于 D-S 证据理论的协作频谱感知算法，虽然该算法的性能比“或” 准则或“与”准则要好， 但需要存储大量历史信息， 算法的计算复杂度也很高. 文献中分析了采用似然比检测(likelihood ratio test， LRT) 的软判决与采用“与” 准则的硬判决的性能， 结果表明采用软判决的协作感知性能更优

使用多层感知机对鸢尾花数据集3分类，不是二分类。 并且输出准确率，代码亲测有效！没用你来打我！ 博文链接：https://blog.csdn.net/innovationy/article/details/121770961

matlab分时代码具有噪声感知图像质量评估功能的摄像机曝光控制可实现强大的机器人视觉 在本文中，我们提出了一种鲁棒的机器人视觉噪声感知曝光控制算法。 我们的方法旨在捕获曝光最好的图像，从而可以提高各种计算机视觉和机器人任务的性能。 我们的指标包括图像梯度，熵和噪声指标的组合。 这些措施的协同作用可在保持低噪声水平的同时，保留图像的锐利边缘和丰富纹理。 使用这种新颖的度量，我们提出了一种基于Nelder-Mead方法的实时，全自动曝光和增益控制技术。 概述 数据集 在本文中，我们提供了一个专门开发用于比较曝光控制算法的独特数据集。 该数据集的组成如下。 硬件设置：基线为20 cm的立体摄像机系统，获取同步的1600 x 1200 px图像。 场景数：总共25个场景（室内10个，室外15个） 图片数量：每个场景包含550 x 2图片 户外环境 曝光时间：[0.1-7.45 ms]，间隔0.15 ms 增益：[0-20] dB，间隔2dB 室内环境 曝光时间：[4-67毫秒]，间隔3毫秒 增益：[0-24] dB，间隔为1dB 对象类数： 13对象类 人，自行车，汽车，消防栓，背包，运动球

利用BP算法实现简单的多层感知器网络，用于实现非线性不可分模式的分类问题，以及非线性函数逼近问题。

协作频谱感知和适应环境，认知无线电能够填补频谱空洞并在不对授权用户造成有害干扰的情况下提供服务。 我们考虑使用能量检测优化协作频谱感知以最小化总错误率。