K-means算法论文 K-means算法是一种广泛使用的动态聚类算法，它将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点。该算法的主要思想是将数据样本分配到离其最近的聚类中心，直到聚类中心不再改变为止。 1. K-means算法的定义 K-means算法是一种无监督学习算法，它可以将数据样本分配到K个聚类中，K是事先确定的参数。该算法的目标是找到一个最佳的聚类方式，使得每个聚类中数据样本的相似度最大。 2. K-means算法的步骤 K-means算法的主要步骤可以分为以下几个部分： * 初始化：选择K个初始聚类中心，通常可以随机选择或使用.heuristic方法选择。 * 分配：将每个数据样本分配到离其最近的聚类中心。 * 更新：更新每个聚类中心的位置，使其更加接近该聚类中的数据样本。 * 重复：重复上述步骤，直到聚类中心不再改变为止。 3. K-means算法的优缺点 K-means算法的优点包括： * 简单易实现：K-means算法的实现非常简单，可以使用多种编程语言实现。 * 高效率：K-means算法的计算效率非常高，可以快速处理大量数据。 * 可扩展性强：K-means算法可以处理高维数据，可以应用于多种领域。 然而，K-means算法也存在一些缺点： *asily affected by outliers：K-means算法对离群值非常敏感，可能会受到离群值的影响。 * K的选择：K-means算法的性能非常依赖于K的选择，选择不当可能会影响算法的性能。 4. K-means算法的改进 为了克服K-means算法的缺点，人们提出了许多改进方法，包括： * 使用核函数：使用核函数可以使K-means算法更好地适应非线性数据。 * 使用多种距离度量：使用多种距离度量可以使K-means算法更好地适应不同类型的数据。 * 使用Hierarchical Clustering：使用层次聚类方法可以使K-means算法更好地适应高维数据。 5. K-means算法的应用 K-means算法在很多领域都有广泛的应用，包括： * 图像处理：K-means算法可以用于图像分割、图像压缩等。 * 数据挖掘：K-means算法可以用于数据挖掘、数据分析等。 * Recommender System：K-means算法可以用于推荐系统的构建。 K-means算法是一种广泛使用的动态聚类算法，它可以将数据样本分配到K个聚类中。该算法的优点包括简单易实现、高效率、可扩展性强，但也存在一些缺点，如易受离群值的影响、K的选择对性能的影响。为了克服这些缺点，人们提出了许多改进方法，K-means算法也在很多领域都有广泛的应用。

基于python聚类算法的实现--包含：最大最小距离算法、近邻聚类算法、层次聚类算法、K-均值聚类算法、ISODATA聚类算法

《Simulink仿真模型复现：锂离子电池SOC主动均衡控制策略研究与实现》,锂离子电池SOC主动均衡控制仿真模型的硕士论文复现：基于差值、均值和标准差的均衡算法研究与应用,Simulink锂离子电池SOC主动均衡控制仿真模型 硕士lunwen复现 锂离子电池组SOC均衡，多电池组均衡控制，双向反激变器均衡， 硕士lunwen复现，均衡算法基于差值、均值和标准差 有防止过放和过充环节 附参考的硕士lunwen“锂离子电池SOC估算与主动均衡策略研究” 默认2016版本。 ,锂离子电池SOC; 主动均衡控制; 仿真模型; 硕士论文复现; 均衡算法; 差值均衡; 均值均衡; 标准差均衡; 防止过放过充; 2016版本。,基于Simulink的锂离子电池SOC主动均衡控制模型复现：差值、均值与标准差均衡算法研究与应用

STM32F407是意法半导体（STMicroelectronics）推出的一款基于ARM Cortex-M4内核的微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计。在本项目中，我们关注的是其高级数字转换器（ADC）功能，特别是多通道数据采集与DMA（直接内存访问）传输的结合，以及如何通过ADC测量获取的信号来估算CPU温度的均值。 ADC在STM32F407中的作用是将模拟信号转化为数字信号，这对于实时监测物理参数如电压、电流或温度至关重要。STM32F407内置多个ADC通道，可以同时对多个输入源进行采样，提高数据采集的效率和精度。ADC配置包括选择通道、设置采样时间、分辨率和转换速率等参数。 多通道ADC采集意味着我们可以同时从不同的传感器读取数据，例如，一个系统可能包含多个温度传感器分布在不同位置以监测CPU和周边环境的温度。每个通道的配置都需要独立设置，并且可以按照预定义的顺序或者并行方式进行转换。 接下来，DMA在STM32F407中的应用是为了减少CPU负担，实现数据的自动传输。在ADC采集过程中，一旦转换完成，数据可以直接通过DMA控制器传输到内存，而无需CPU干预。这种方式提高了系统的实时性能，因为CPU可以专注于其他更重要的任务，而数据处理则在后台进行。 要计算CPU温度的均值，我们需要对来自多个温度传感器的数据进行平均。在STM32F407中，这可以通过在内存中累积所有ADC转换结果，然后除以传感器的数量来实现。为了确保计算的准确性，可能还需要考虑ADC转换误差和温度传感器本身的漂移。此外，如果ADC的结果是12位或16位，可能需要进行适当的位右移以获得浮点或整数均值。 为了实现这一功能，编程时应创建一个循环，该循环会触发ADC转换，等待转换完成，然后通过DMA将数据传送到内存缓冲区。在缓冲区填满后，可以进行平均计算，并更新CPU温度的均值。这个过程可能需要在中断服务程序中执行，以便在每次新的ADC转换完成后处理数据。 在实际项目中，还可能需要考虑以下几点： 1. **数据同步**：确保所有传感器在同一时刻或几乎同一时刻采样，以减少因采样时间差异导致的温度偏差。 2. **滤波**：应用低通滤波器或其他滤波算法以去除噪声，提高温度测量的稳定性。 3. **误差校正**：可能需要根据实际应用场景对ADC读数进行温度传感器的校准，以得到更准确的温度读数。 4. **电源管理**：考虑到功耗，合理安排ADC和DMA的唤醒与休眠模式，特别是在低功耗应用中。 通过以上分析，我们可以看到，STM32F407ADC多通道采集配合DMA传输是一种高效且实用的方法，用于嵌入式系统中获取和处理多个传感器的数据，尤其是当需要实时监控CPU温度时。在具体实施过程中，需要综合考虑硬件配置、软件编程以及误差处理等多个方面，以确保系统的可靠性和性能。

对Buades等人提出的非局部均值图像去噪算法进行改进。传统的方法在滤波参数定义上存在缺陷,为了解决这个问题,通过建立噪声方差与滤波系数的关系,提出解决噪声估计的方法。另外,根据小波系数的分布特点,利用GGD模型参数(尺度和形状参数)对系数进行拟合,并用GGD模型参数提出一种有效的噪声方差估计算法。实验结果表明,该噪声方差估计算法不仅能有效地估计噪声方差大小,而且使原有的非局部均值算法具有自适应性。这种自适应的非局部均值算法可以达到近似最优,具有鲁棒性和快速性,且算法精度高。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

为了解决传统分簇路由协议中存在的能耗开销不均衡和簇头选举不合理的问题,提出了一种基于模糊K均值和自适应混合蛙跳算法的WSN负载均衡分簇路由协议。首先,Sink节点收集各子区域的节点位置信息,并行运行模糊K均值算法将网络区域分为若干大小规模不同的簇,并将数据中心拟合到初始簇头节点。然后,以最大化节点剩余能量和最小化节点与簇头以及簇头与Sink节点的距离为目标定义了适应度函数,采用改进的自适应混合蛙跳算法对簇头进行寻优,并将最优解作为最终的簇头。最后,设计了最小跳数路由算法获得各簇头到Sink节点的最小跳数路由。采用NS2仿真工具对该方法进行仿真,实验表明:该方法具有较长的网络生命周期,较其它方法延长生命周期30%以上,具有较大的优越性。

在图像处理领域，尤其是针对SAR（合成孔径雷达）图像，滤波是常见的操作，用于去除噪声、增强图像质量或提取特定特征。本压缩包包含的文件涉及到几种不同的滤波算法，包括中值滤波、均值滤波、Lee滤波、Kuan滤波、Frost滤波以及Gamma MAP滤波，这些都是在MATLAB2016a环境下实现的。下面将详细介绍这些滤波方法及其应用。 1. **中值滤波** (`zhongzhi.m`)： 中值滤波是一种非线性的滤波方法，适用于消除椒盐噪声。它通过用像素邻域内的中值替换原始像素值来工作，对边缘保持良好，但可能平滑掉一些细节。 2. **均值滤波**： 均值滤波 (`junzhi.m`) 是一种线性滤波方法，通过对像素邻域内的像素取平均值来平滑图像，适用于高斯噪声的去除。然而，均值滤波可能会模糊图像边缘。 3. **Lee滤波** (`lee2.m`)： Lee滤波是针对SAR图像设计的一种改进的自适应滤波器，它结合了中值滤波和均值滤波的优点，既考虑了像素邻域的局部统计特性，又能较好地保护边缘。 4. **Kuan滤波** (`kuan2.m`)： Kuan滤波器也是为SAR图像设计的，主要针对斑点噪声。它通过估计背景和斑点噪声的统计特性，自适应地选择滤波权重，以达到更好的去噪效果。 5. **Frost滤波** (`frost2.m`)： Frost滤波器是一种基于统计的自适应滤波方法，适用于随机噪声的去除。它利用像素邻域的统计信息，根据像素值的离散程度来调整滤波器的权重。 6. **Gamma MAP滤波** (`gammamap.m`)： Gamma MAP滤波是概率模型下的图像恢复方法，它利用先验知识对图像进行建模，通过优化后验概率分布来恢复图像，适用于同时处理噪声和模糊问题。 在MATLAB2016a环境下，这些滤波算法可以通过编写相应的脚本来实现，通常会涉及到二维卷积、滤波核的定义、自适应阈值等技术。使用这些滤波器时，用户可以根据具体的应用需求和图像特点选择合适的滤波方法，以达到最佳的图像处理效果。 这些滤波算法在SAR图像处理中扮演着重要角色，它们各有优缺点，适用于不同类型的噪声和图像特性。通过比较和组合使用，可以更有效地提升图像质量和分析精度。在实际应用中，用户可能需要对滤波参数进行调整，以适应特定的图像环境和任务要求。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

K均值聚类即K-Means算法详解PPT