此代码使用 EM 来估计高斯混合分布的参数。 它能够处理缺失数据，由数据矩阵中的 NaN 表示。 包括一个示例脚本和一个关于 EM 的简短文档，特别是估计高斯混合密度。 主要功能以及示例脚本位于文件夹 EM/GMM 中。
2022-11-16 18:32:54
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SAR和可见光图像成像机理不同,图像差异较大,较难取得良好的融合效果。本文面向目标识别,通过分析图像的成像机理,首先在NSCT融合框架下,将SAR图像中重要的目标信息加入到可见光图像中,并尽可能多的保留源图像的边缘细节信息;再结合数学形态学和多尺度空间理论,提取源图像的亮、暗细节特征,进行特征级融合,得到亮、暗细节特征显著增强的融合图像。实验结果表明,本文算法有效的融合了SAR图像的目标信息,并增强了源图像的细节特征,达到了较好的视觉效果,提高了图像的目标检测和识别能力。
2022-11-15 10:16:58
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针对蚁群算法进化速度慢、容易出现停滞现象、容易陷入局部最优等缺点，提出了一种基于自适应信息素挥发因子、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整三种改进策略的混合改进蚁群算法。将其应用于函数优化中，仿真结果表明混合改进蚁群算法提高了寻优精度，加快了寻优速度，提高了收敛率
2022-11-09 18:45:41
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死区会导致常规的模型预测共模电压抑制方法出现±udc/2的电压尖峰。针对该问题，详细分析了死区对共模电压尖峰的影响，并得出了共模电压尖峰产生的原理。根据该分析结果，设计了一种基于电流扇区的新型电压矢量预选方法，以克服死区的影响。对于因电流纹波较大导致电流扇区难以准确判断的问题，进一步改进电流扇区划分方法，并最终设计了一种混合电压矢量预选方法，以完全克服死区的影响。仿真和实验结果表明，所提出的方法不仅可以完全将共模电压限制在±udc/6之内，而且可以降低电流总谐波畸变率。
2022-11-05 11:55:06
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用于混合整数的非线性规划，非线性规划的几个程序，用于混合整数的计算
2022-11-02 16:43:09
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