传统的电能质量信号采样基于奈奎斯特采样理论。 由于存在电源而存在干扰信号，因此它需要比原始信号的采样频率高两倍的信号，从而导致许多问题，例如硬件成本较高。 压缩感知算法摒弃了香农定理的特点，采用更低的采样频率和更少的信号重构信号，采用损耗压缩的方法，可以有效地解决这一问题。 北京化工大学的一个团队对此方向进行了深入研究，提出了总变化梯度减小算法，该算法对减小效果很好。 但是该算法运行速度较慢，并且需要较高的信号采样量。 因此，本文提出了一种基于Nesta算法的改进算法，以减少电能质量信号的采样数据量，提高算法的复杂度，提高算法的速度。 改进后的算法在实际应用中具有非常重要的价值。 本文在matlab上进行了仿真，仿真结果表明该方法是正确的并且可以应用。

本文针对传统A*算法存在冗余路径点较多与单向搜索耗时较长的缺点，提出了一种改进A*算法.该算法采用双向预处理结构减少冗余节点数，并通过归一化处理和增加节点标记信息进一步优化估价函数提高遍历速度.利用仿真软件对改进A*算法进行实验，并与其它经典路径规划算法进行比较.仿真结果表明，改进后的A*算法较于传统A*算法能以较低的搜索节点数和搜索时长较好的完成全局路径规划.

虹膜定位是在虹膜图像中确定虹膜的内外边界，是虹膜识别过程的首要环节。Hough变换是虹膜定位的经典算法，但对原始图像质量要求高，算法运算时间长。依据人眼图像的灰度特性，结合形态学处理提出一种改进的Hough变换定位新算法。对图像进行灰度二值化运算后进行形态学处理分离出瞳孔，结合Sobel算子边缘检测出瞳孔边界点，通过最小二乘法拟合定位出虹膜内边界；在先验知识和形态学处理的基础上对图像进行Hough变换，定位出虹膜的外边界。实验表明所提出的算法性能比传统Hough变换有较大提高，可用于实际虹膜识别的预处理过程中。

包含暗原色去雾及多个改进算法，可用MATLAB成功运行

针对无线传感器网络面积大、节点传输距离远的特点而导致能量消耗过快容易死亡的问题，引入定向天线，设计了基于混合天线的高能效收集路由协议（EEMC）。通过定义距离阈值，在区域内构造多条短链，短链通过链头收集链内节点数据后直接与基站通信。距离阈值根据链路位置和节点死亡情况长链系数有所变化，短链间采用全向天线传输数据，链头节点通过定向天线向远处的基站发送数据。仿真结果表明，该算法大大减缓了第一个死亡节点到来的时间，节省了每轮的网络能耗，降低了通信时延。

粒子滤波及改进算法比较，将各种算法进行比较和对比

计算机算法设计与分析动态规划法求解0-1背包问题的改进算法完整解释

球形粒子Mie散射参量的Matlab改进算法

针对分布式Canopy-Kmeans算法中Canopy选取的随机性问题，采用“最小最大原则”对该算法进行了改进，避免了Cannopy选取的盲目性；采用MapReduce并行计算框架对算法进行了并行扩展，使之能够充分利用集群的计算和存储能力，从而适应海量数据的应用场景。以海量互联网新闻信息聚类作为应用背景，对改进后的算法进行了实验分析。实验结果表明：该方法较随机挑选Canopy策略在分类准确率以及抗噪能力上都明显提高，而且在处理海量数据时表现出较大的性能优势。

EEMD算法通过加入噪声来减小EMD的模态效应，CEEMDAN算法通过加入自适应的噪声来进一步减小模态效应，而且具有更好的收敛性。