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摘要： 基于LCMV的自适应波束形成算法仿真。LCMV（Linearly Constrained Minimum Variance）准则是在确保对期望信号方向响应固定的同时，最小化阵列输出功率（即抑制干扰和噪声）的经典波束形成算法。 1. LCMV算法原理 1.1 问题建模 考虑一个包含M个阵元的阵列，在K 阅读全文

摘要： 一、算法原理与流程 线性回归通过最小化预测值与真实值的均方误差（MSE）来求解最优参数，梯度下降通过迭代更新参数实现优化： 参数更新公式： 二、完整MATLAB代码实现 1. 数据生成与预处理 %% 数据生成（带噪声的线性关系） rng(42); % 固定随机种子 m = 100; % 样本数量 X 阅读全文

摘要： Willson-θ法是求解结构动力方程的一种无条件稳定的隐式积分方法，特别适用于线性或非线性单自由度体系的动力响应分析。 Willson-θ法核心原理 对于经典的单自由度体系运动方程： \(m\ddot{u} + c\dot{u} + ku = p(t)\) 其中 \(m\)为质量，\(c\) 为阻 阅读全文

摘要： 一、算法原理与VRP建模 1. 人工鱼群算法（AFSA）核心思想 人工鱼群算法模拟鱼类觅食、聚群、追尾等群体行为，通过个体间的协作与竞争寻找最优解。核心行为包括： 觅食行为：鱼向食物浓度高的方向游动（局部搜索） 聚群行为：鱼向同伴聚集，避免孤立（群体协作） 追尾行为：跟随邻近的优先进化个体（加速收敛 阅读全文

摘要： 一、核心原理：卡尔曼滤波与PID的互补性 卡尔曼滤波（Kalman Filter）与PID控制的结合，本质上是状态估计与反馈控制的协同优化。其核心逻辑如下： 卡尔曼滤波的降噪作用 通过动态系统建模（状态方程和观测方程），卡尔曼滤波对含噪声的传感器数据进行最优状态估计，抑制高斯白噪声干扰。例如，在电机 阅读全文

摘要： 一、核心代码实现框架 1. 数据预处理模块 % 数据标准化（Z-score） function X_norm = preprocess(X) mu = mean(X,1); sigma = std(X,0,1); X_norm = (X - mu) ./ sigma; end % 离散化处理（适用于 阅读全文

摘要： 一、算法实现原理 1. 核心流程 初始化样本权重：所有样本初始权重相等\(（D_1(i)=\frac{N}{1}）\) 迭代训练弱分类器： 使用当前权重训练单层决策树（Decision Stump） 计算加权错误率并更新分类器权重 αm 调整样本权重，错误分类样本权重增加 组合弱分类器：加权投票生成 阅读全文

摘要： 基于MATLAB实现晶体共晶凝固模拟，结合了相场法（Phase Field）和元胞自动机（Cellular Automata）方法的核心思想，并参考了搜索结果中提到的凝固过程模拟技术。 1. 程序框架设计 1.1 模型选择 共晶凝固涉及两相（如α相和β相）的竞争生长及溶质再分配，推荐采用相场-溶质场 阅读全文

摘要： 一、分类树实现（基于CART算法） 数据集：使用MATLAB内置的鸢尾花（Iris）数据集，实现三分类任务 核心步骤：数据加载→特征标准化→模型训练→可视化→性能评估 %% 1. 数据加载与预处理 load fisheriris; % 加载数据集 X = meas; % 特征矩阵（4维） Y = s 阅读全文

摘要： 1. 参数设置 % 参数设置 pop = 50; % 种群数量 dim = 2; % 问题维度 ub = [10, 10]; % 变量上界 lb = [-10, -10]; % 变量下界 MaxIter = 100; % 最大迭代次数 fobj = @(x) sum(x.^2); % 适应度函数，可 阅读全文