有时重要的是能够估计样本之间的采样连续函数的峰值。 这称为子样本峰值插值，用于雷达、延迟估计和通信。 通常，将模型拟合到采样数据，然后找到模型的最大值。 我使用的两个模型是抛物线和高斯曲线。 两者都有三个参数，并且可以精确地拟合三个样本（即使样本不是均匀分布的），并且作为奖励，存在参数的封闭形式解决方案。 这个包演示了这个程序，包括两个例子。 一个演示了如何找到具有不均匀间隔样本的函数的峰值。 另一个显示了子样本精度的延迟估计示例。

蚁群算法在连续函数优化求解中的应用.doc

长期以来一个令人困惑的问题是离散函数如何转换为连续函数。 最近，该问题已得到解决，但本文将介绍转换过程的一些细节。 从两组数据中建立范围为-1和1的100,000个值的相关系数，从这些相关系数值创建直方图，称为“概率质量函数”。 将系数值带入离散分布函数中，以便转换为离散累积函数，然后转换为连续累积函数，再进行微分以获得密度函数，从而易于进行研究分析。 在转换过程中将建立一个模型，该介质是“最小二乘算法”。 最后，当密度函数范围内的面积积分等于1时，这意味着从离散函数到连续函数的转换完成是成功的。

该程序查找连续函数的实根（或零点）。 这对于找到多项式或超越方程的根很有用。 当在指定域中发现太多根时，该域可能会缩小，以便以零碎的方式找到根。 不应该有无关的根，但如果它们出现，它们可以从函数的图中识别出来。 范例1： f(x) = sin(x*cos(x))，在域 x = [-20 20] 中。 域指定为 -20:20。 因为找到了 93 个词根，所以以零碎的方式使用这些域：-20:-15; -15:-10; -10:0; 0:10; 10:15; 和 15:20。 范例2： f(x) = sin(x)/x（sinc 函数），在域 -20:20 中。 显示指定域中的所有根。 示例 3： f(x) = besselj(1,x)（第一类 Bessel 函数，1 阶），在域 -40:40 中。 显示指定域中的所有根。 示例 4： f(x) = x^5 – x^4 – 3*x^3 +

基于人工鱼群算法的连续函数优化通用MATLAB源代码

需要使用Excel查看调试数据C:\test.csv 傅立叶变化 主要用于谐波分析,能够把任何连续函数化成一系列三角函数的线性叠加的形式。 傅立叶变换之后，水平方向是谐波的频率。 值的大小表示的谐波振幅 值的方向表示了谐波的相位(以直流分量为相对位置). 这里的谐波的图形都是正弦波(从公式上看也许不是，但从图形上看是如此 从公式上都可以转化成正弦波)。 真正的原来的信号，可以把所有谐波叠加起来，从而就可以实现信号的还原。 (真是因为相位的存在,才不至于谐波只是简单的相加,而是矢量和, 从而谐波和谐波之间可能抵消一部分谐波的作用效果。

根据给定 x 轴断点向量的实验 (x,y) 数据生成一维查找表 (LUT) 最佳（具有连续性约束的最小二乘意义）y 轴点。 请注意，应选择 x 轴断点，以便每个 bin 都有足够的数据点进行正确估计。 请参阅 lsq_lut_piecewise_test.m 以获取（合成）实验数据点的示例。 不需要工具箱。 % LSQ_LUT_PIECEWISE 一维插值的分段线性插值（查表） % YI = lsq_lut_piecewise( x, y, XI ) 获得最优（最小二乘意义） % 用于线性插值例程的向量。 % 目标是找到 Y 给定 X 函数的最小化% f = |y-interp1(XI,YI,x)|^2 % ％ 输入％x测量数据向量% y 测量数据向量% XI 一维表的断点% ％ 输出% YI 一维表的插值点% y = interp1(XI,YI,x) %

Matlab中蚁群算法求解连续函数优化的原程序-蚁群算法连续函数优化问题matlab程序.rar 蚁群算法求解连续函数优化的原程序 所含文件： Figure41.jpg 蚁群算法连续函数优化问题matlab程序

禁忌搜索算法解决二元连续函数问题，二元变量均有自己的范围约束，在此条件下求极值

根据阶跃反应曲线求取对象传递函数的面积积分法 根据阶跃反应曲线求取对象传递函数的面积积分法