MedianFilter：一种快速的一维中值滤波算法

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fir带通滤波器matlab代码使用G_best引导的布谷鸟搜索算法高效设计FIR滤波器 这项工作是我的本科论文的一部分。 抽象的： 此存储库提供了使用G最佳引导的杜鹃搜索（GCS）算法的有限冲激响应（FIR）滤波器的有效设计。 为了减少传统的Cuckoo搜索算法（CSA）中的参数依赖性以及在滤波器设计问题中更好地搜索最佳系数，在所建议的GCS中对CSA方法进行了一些修改，这导致与Cuckoo搜索算法的收敛速度显着提高。最佳解决方案。 在这里，已经使用GCS ， CSA和人工蜂群（ABC）算法为Type1和Type 2 FIR设计了低通和带通滤波器。 结果： 从GCS，CSA和ABC的图形和统计观察（）中可以看出， GCS在收敛速度，执行时间和过滤器响应方面均超过了竞争对手。 此外，使用建议的GCS开发的滤波器获得的阻带衰减（As）和通带纹波（Rp）远远优于使用CSA，ABC或Parks and McClellan（PM）方法设计的滤波器。 一项平均研究表明，对于较低阶的LPF（类型1和类型2的阶次均小于40），GCS显示As升高9.23％ ，Rp降低26.05％ 。 对于更高阶的LP

栽培圈算法matlab代码外圆内圆拟合 Matlab 脚本 可以说是使用最小化将小圆圈放入外圆内的最佳方法。 这是个人的挑战。 希望对发烧友有所帮助。 使用的 Matlab 版本是 R2017b。 打开/关闭“plot_flag”以查看物理动画。 关闭“plot_flag”以提高速度。 打开“final_plot_flag”以便只看到处于最终位置的圆圈。 示例图像： 我接受改进的反馈。 注意：在代码中，蓝色圆圈被称为点（即 pts） 谢谢！

matlab中存档算法代码这是什么？ 该项目包含脚本，用于通过，和复制论文中的实验。 出现在“ IEEE信号处理事务”中。 另请参阅相关 利益问题 简而言之，稀疏线性逆问题是通过利用信号具有很多零的知识来估计来自间接，嘈杂，不确定性测量的未知信号。 我们比较了针对此问题的各种迭代算法方法，并探讨了它们如何从循环展开和深度学习中受益。 概述 包含的脚本 通常是用python编写的，并且require， 与GPU搭配使用效果最佳， 根据需要生成综合数据， 已知可与CentOS 7 Linux和TensorfFlow 1.1一起使用， 有时是用octave / matlab .m文件编写的。 如果您只是在寻找VAMP的实现... 您可能更喜欢/ code / VAMP /中的Matlab代码或中的python代码。 文件说明 针对稀疏线性问题y = Ax + w，创建具有（y，x，A）的numpy存档（.npz）和matlab（.mat）文件。 这些文件对于任何深度学习脚本并不是真正必需的，这些脚本会按需生成问题。 提供它们只是为了更好地理解实验中使用的特定实现。 使用save_proble

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该脚本利用MATLAB-HFSS-API，在MATLAB中编写M×N阵列可重构天线的建模仿真脚本。为了快速地得到具有指定频率的开关组合状态，将遗传算法应用于该M×N阵列可重构天线。(The modeling simulation and script of M × N reconfigurable antenna array is written in MATLAB by using MATLAB-HFSS-API. In order to quickly get a switch array with target frequency, genetic algorithm is applied to M × N reconfigurable antenna array.)

Fleury算法 描述 Fleury 算法的 Python 实现。 作者 Dawid Kulig dawid.kulig[at]uj.edu.pl

算法设计 英文版 非扫描版 Algorithm Design 作者 Jon Kleinberg

Python星 这是python中的简单实现 文献资料 astar模块定义了AStar类，该类必须继承并完成以下几种方法的实现： 邻居 @ abstractmethod def neighbors ( self , node ) 对于给定的节点，返回（或产生）其邻居列表。 此方法必须在子类中实现 这是一种为了向算法提供图形描述以供计算时使用的方法 此方法必须在子类中实现。 之间的距离 @ abstractmethod def distance_between ( self , n1 , n2 ) 给出两个相邻节点n1和n2之间的实际距离/成本（即n2属于n1邻居的列表）。 保证n2属于通过调用近邻（n1）返回的列表。 此方法必须在子类中实现。 heuristic_cost_estimate @ abstractmethod def heuristic_cost_estimat