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matlabPSO
- 提出了一种新的多目标粒子群优化(MOPSO)算法，该算法采用自适应网格方法来估计非劣解集中粒子的密度信息、平衡全局和局 部搜索能力的 Pareto 最优解的搜索机制、删除品质差的多余粒子的 Archive 集的修剪技术。通过对三峡梯级多目标优化调度问题的计算， 表明该算法是求解大规模复杂多目标优化问题的一种有效手段。-A new multi-objective particle swarm optimization(MOPSO) is proposed. The proposed alg
TSP-pso
- 自适应离散粒子群算法求解TSP问题，包含有三个基本实例，其中含扰动变量可防止陷入局部最优-Adaptive particle swarm optimization for TSP, contains three basic example, which prevents the disturbance variable containing local optimum
bilateral-filterlte
- In the existing bilateral filtering algorithm, the domain parameters and range parameters need to be predefined. Parameters of a bilateral filter are fixed and cannot guarantee to be optimal. A new adaptive bilateral filtering (ABF) is proposed i
uniform-and-gausian-noise
- adding uniform and guassian noise to an image and restore it with adaptive local filter
emd
- 该方法的关键是经验模式分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），所分解出来的各IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。经验模态分解法能使非平稳数据进行平稳化处理，然后进行希尔伯特变换获得时频谱图，得到有物理意义的频率。与短时傅立叶变换、小波分解等方法相比，这种方法是直观的、直接的、后验的和自适应的，因为基函数是由数据本身所分解得到。由于分解是基于信号序列时间尺度的局部特性，因此具有自适应性。(The key of thi
Corner
- 1。将Canny边缘检测器应用于灰度图像，得到二值边缘图。 2。从边缘图中提取边缘轮廓，填补等高线上的空白。 三.计算每个轮廓的低曲率以保持所有真实的角，所有曲率的局部极大值被认为是初始角点。 4。使用自适应局部阈值来去除初始角点，以去除圆角。 5。角候选的角度进行评估，以消除任何虚假角落由于量化噪声和琐碎的细节。上述评价基于一个动态的支持区域，该区域根据其相邻的角候选对象进行更改。 6。轮廓线的端点被认为有附加的标准。(1. Apply the Canny edge detector
apso
- 自适应粒子群算法的使用，能够完成自适应粒子群，避免了局部最优的出现(The use of the adaptive particle swarm algorithm can complete the adaptive particle swarm and avoid the occurrence of local optima.)
基流分割程序
- tvfemd可进行序列分解，比emd分解效果可能要好一点。(he sifting process is completed using a time varying filter technique.The local cut-off frequency is adaptively designed by fully facilitating the instantaneous amplitude and frequency information. Then nonuniform B-spli