频域自适应干扰抵消算法的设计与实现 频域自适应干扰抵消算法的设计与实现

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神经网络自适应动态规划在污水处理过程控制中的应用.doc

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用于以下元启发式的 Python 库：自适应随机搜索、蚁狮优化器、算术优化算法、人工蜂群优化、人工鱼群算法、蝙蝠算法、基于生物地理学的优化、交叉熵方法、乌鸦搜索算法、布谷鸟搜索、差分进化,分散 苍蝇 优化,蜻蜓 算法,萤火虫 算法,流向 算法,花授粉算法，遗传算法，蚱蜢优化算法，重力搜索算法，灰狼优化器，哈里斯鹰优化器，改进的灰狼优化器，改进的鲸鱼优化算法，Jaya，水母搜索优化器，磷虾群算法，模因算法，飞蛾火焰优化，多元 宇宙 优化 器,粒子 群 优化,随机 搜索, Salp Swarm 算法,模拟退火,正余弦算法,鲸鱼优化算法。

PMSM伺服系统变论域自适应模糊控制设计，袁能，吴桂清，PMSM调速系统是一个复杂的非线性系统，单纯采用PI控制或模糊控制都难以取得较好的控制效果。本文在自适应模糊PI控制的基础上引入了�

最小二乘法滤波器的vc++代码，可以移植到自己的程序中去的‘

Matlab rms函数代码立体配对项目 一个Matlab项目，实现了具有自适应窗口形状的Kanade立体匹配算法。 文件索引： Benchmark1.m-关于9种以上窗口形状的初始工作 Benchmark3.m-我们算法的主要实现。 它使用以下功能： 不确定度.m：在给定窗口内计算不确定度估计值的函数。 crementDisp.m：一个函数，用于在我们扩展窗口之后计算视差增量。 initialDisparity.m：将基准1的结果重构为一个函数，该函数会生成视差图的初始估计 originalLab.m-包含运行算法的代码，该算法通过简单地改变所有差异来计算SSD。 这段代码还会生成我们的RMS与窗口大小图 NewWindow.m-一个包装类，用于提供有关我们在其上进行计算的窗口的信息 StereoImage.m-另一个包装类，包含一组立体图像的各个方面 运行：要查看我们的Kanade和Okutomi算法最终实现的结果，请运行Benchmark3。 立体声图像输入可以更改为任何图像。