逐渐的人为入侵和不断增长的用水需求，需要对可持续性管理进行频繁的水质监测。 与费力，费时的现场测量不同，基于遥感的水质检索被证明有望克服时空覆盖方面的困难。 但是，远程估计的水质参数主要与水的可见性和光学活性有关。 这项研究提出了一种研究方法的结果，该方法可通过卫星图像得出浅水内陆水体中与氧气有关的水质参数，即溶解氧（DO）。 该方法根据相互关联的光学性质推导溶解氧水平，这些光学性质决定了氧气的消耗和在水中的释放。 使用各种参数组合对多种回归算法进行了比较分析； 即浊度，总悬浮固体（TSS），叶绿素a和温度。 为了涵盖Edku沿海湖泊所经历的各种条件，将覆盖四个季节的地面真相测量值与相应的卫星图像一起使用。 虽然结果显示在考虑的某些组合中具有成功的统计显着相关性，但最佳结果是浊度和温度的自然对数得出的。 使用夏季和秋季数据（R2 0.79）开发算法模型，然后使用冬季和Spring数据（R2 0.67）进行验证。 提取的溶解氧浓度突显了该沿海湖泊内污染程度和分区性质的变化，这与边界相互作用和内部流动动力学的不规则性有关。 本研究中提出的方法鼓励使用天基地球观测产品扩大应用范围，以探索与水

针对干涉阵的波达方向估计，提出一种干涉式悟相估计的盲波达方向估计算法．利用干涉式幅相估计算法的空间谱和模型阶数选择准则获得目标个数和目标方向余弦的粗估计；使用子阵间的相位中心偏移来获得目标方向余弦的精估计．针对干涉阵带来的测角模糊问题，采用双尺度解模糊算法得到高精度且无模糊的目标波达方向估计．该算法是一种盲波达方向估计方法，精度较多重信号分类算法和双尺度旋转不变子空间算法的高．计算机仿真结果和实测数据验证了干涉阵波达方向估计的高精度测角性能和有效性．

针对足球机器人运用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大的问题,提出了一种目标引力式的RRT路径规划算法。该算法在RRT算法的基础上引入了一个目标引力函数,避免了扩展随机树向目标点以外的方向生长,改进了快速扩展随机树缺乏确定性的问题,提高了足球机器人在路径规划方面的效率。仿真实验结果表明,该算法能够得到最佳路径,同时可以有效提高路径的规划速度。

改进的 K-means 聚类算法

128点的基2-FFT算法,挺好的，网上找的

PWM控制算法分析。

采用bp神经网络也PSO相结合的方法对参数进行优化，效果显著

以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。

MATLAB优化与控制模型代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码.zip

振幅与相位估计，APES算法，非参数功率谱估计算法，很有效经典。在雷达信号处理、通信信号处理里都有大量应用