最大相关和最小冗余算法mRMR特征选择，mRMR分类预测，多变量输入模型。 在特征选择过程中，有一种算法叫做mRMR（Max-Relevance and Min-Redundancy）。其原理非常简单，就是在原始特征集合中找到与最终输出结果相关性最大（Max-Relevance），但是特征彼此之间相关性最小的一组特征（Min-Redundancy）。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图

【优化求解】基于狮群算法LSO求解最优目标matlab源码.zip

详细列举了巴特沃斯滤波器，切比雪夫滤波器，椭圆滤波器，贝塞尔滤波器，四大滤波器算法介绍以及各自的特点和区别，还附带讲解了FIR滤波器与IIR滤波器的区分，特点与区别描述。后面还深入的讲解了切比雪夫滤波器的实现方法，原理以及代码实例。一个学习经典数字滤波器的好资料，分析给大家，共同进步。 详细列举了巴特沃斯滤波器，切比雪夫滤波器，椭圆滤波器，贝塞尔滤波器，四大滤波器算法介绍以及各自的特点和区别，还附带讲解了FIR滤波器与IIR滤波器的区分，特点与区别描述。后面还深入的讲解了切比雪夫滤波器的实现方法，原理以及代码实例。一个学习经典数字滤波器的好资料，分析给大家，共同进步。 详细列举了巴特沃斯滤波器，切比雪夫滤波器，椭圆滤波器，贝塞尔滤波器，四大滤波器算法介绍以及各自的特点和区别，还附带讲解了FIR滤波器与IIR滤波器的区分，特点与区别描述。后面还深入的讲解了切比雪夫滤波器的实现方法，原理以及代码实例。一个学习经典数字滤波器的好资料，分析给大家，共同进步。 重要的事说3遍。

针对现有OFDM符号定时同步算法存在训练序列构造复杂、定时精度较低的问题,提出了一种基于线性调频序列的定时同步算法。该算法利用线性调频序列及其负共轭构成序列帧结构,实现了OFDM符号定时同步。Matlab仿真结果表明,该同步算法的训练序列相关峰更加尖锐,可以更精确地确定OFDM符号的起始位置。最后,利用DSP芯片设计实现了一个简单的OFDM基带通信系统,通过收发数据的一致性验证了该同步算法的正确性。

针对零部件制造质量控制方面的缺陷检测，考虑到工业摄像头角度和零部件表面缺陷特征相对固定的特点，提出一种基于注意力机制的YOLO缺陷检测算法。围绕提升算法注意力，首先采用CZS算法，把图像上的缺陷区域剪切、缩放和拼接成新图像，使注意力集中于缺陷相关区域；然后采用裁减主干网络算法，裁减掉原版YOLOv3主干网络中无用的检测尺度层；最后使用数据增强算法增加训练样本量。实验案例结果表明：该算法检测精度99.2%,单帧图像检测时间0.01 s,性能均优于原版YOLOv3;该算法在固定摄像头场景下具有一定先进性，3项提升注意力的策略使算法训练精度收敛的更快、检测速度更快、检测性能更稳定。

主要用脑部图像进行分割测试，也可以自己读取图片进行测试，测试指标为JS

建立了电容器优化投切的动态规划模型。基于无功就地平衡规则和配电网辐射状运行的特点,并利用广度优先搜索算法将电容器划分为多个等级,在此基础上,划分出动态规划的阶段。采用逆序解法求解动态规划问题,给出了电容器对应子网的定义,对每个阶段的各个子网采用原对偶内点法求解最优决策量的浮点解,以网损最小为目标对浮点解归整。算法每个阶段都以网损最小对该阶段的电容器投切容量的浮点解进行归整,从而使整个过程的电容器的整数解更接近最优整数解。算例结果验证了算法的快速性和准确性。

提出了一种基于改进蜂群算法的无线传感器感知节点部署优化方法，以网络覆盖率为目标函数，将传感器感知节点部署问题形式化为组合优化问题，并采用分层机制对基本蜂群算法进行改进。仿真实验结果表明，本方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署，并能降低网络能耗，提高网络的整体覆盖率。

在n枚外观相同的硬币中，有一枚是假币，并且已知假币与真币的重量不同，但不知道假币与真币相比较轻还是较重。可以通过一架天平来任意比较两组硬币，设计一个高效的算法来检测这枚假币。

该项目zip包内包含h5st的加密JS算法与Python程序，该算法会在本地生成一个Web服务，以提供Python调用生成h5st！Python代码内有详细注释