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原创澳洲野狗优化算法（DOA）详解：从原理基础到代码实战

澳洲野狗优化算法（Dingo Optimization Algorithm, DOA）是由Hernán Peraza-Vázquez等学者于2021年提出的一种新型元启发式优化算法。该算法灵感来源于澳大利亚野狗（）独特的捕猎策略和社会行为，通过数学化模拟野狗群体的协作狩猎行为，为解决复杂优化问题提供了新的思路。DOA算法属于群体智能优化算法家族，与粒子群优化、遗传算法等传统算法相比，DOA具有结构清晰、参数较少、实现简单等优点。该算法成果发表在Hindawi出版社。

2025-12-24 22:56:03

原创侏儒猫鼬优化算法（DMOA）：从基础原理到代码实战

摘要：侏儒猫鼬优化算法（DMOA）是一种新型元启发式算法，模拟非洲侏儒猫鼬的社会觅食行为。该算法通过阿尔法组主导觅食、侦察组探索新区域和保姆组轮换机制，实现全局探索与局部开发的平衡。DMOA具有参数少、结构清晰的特点，其数学模型包括位置更新、睡眠丘机制和保姆交换条件。算法通过模拟猫鼬的群体分工（雌性首领引导、声音通信协调）解决优化问题，在高维复杂问题中表现出良好性能。MATLAB实现展示了其求解过程，核心优势在于避免局部最优和快速收敛。

2025-12-23 23:02:45 1

原创蜻蜓优化算法（DA）详解：从基础原理到代码实战

蜻蜓优化算法(DA)是一种基于蜻蜓群集行为的智能优化算法。算法模拟蜻蜓静态群集(高内聚、低对齐)和动态群集(高对齐、适当内聚与分离)两种行为模式，分别对应优化过程中的探索阶段(广泛搜索解空间)和开发阶段(精细搜索最优解)。算法通过五种行为模式(分离、对齐、内聚、食物吸引、天敌驱散)的位置更新机制，结合莱维飞行策略，实现全局与局部搜索的平衡。关键参数包括惯性权重、行为权重和邻域半径，通过自适应调整提高搜索效率。算法具有概念清晰、实现简单、参数少等优点，适用于各类优化问题。

2025-12-23 21:47:55 7

原创变色龙群优化算法（CSA）详解：从基础原理到代码实战

变色龙群优化算法(CSA)是一种新型元启发式优化算法，模拟变色龙捕食的三个关键阶段：1)搜索食物阶段实现全局探索，通过随机位置更新公式扩大搜索范围；2)眼睛旋转阶段平衡探索与开发，利用旋转矩阵调整搜索方向；3)捕食阶段进行局部开发，通过速度更新公式快速收敛。算法通过动态参数调整实现探索与开发的平衡，适用于高维非线性优化问题。MATLAB实现时需注意种群初始化、三阶段位置更新、边界处理等关键步骤，参数设置对算法性能有重要影响。

2025-12-23 21:42:18 1

原创【专栏导引贴】30+智能优化算法：从背景原理到代码实战（持续更新）

本专栏系统整理50+种现代优化算法，涵盖粒子群优化(PSO)、遗传算法(GA)、鲸鱼优化(WOA)等经典方法，以及白鲸优化(BWO)、非洲秃鹫优化(AVOA)等新兴算法。每篇详解包含生物启发原理、数学模型、代码实现及工程应用，采用统一编程风格，提供可直接运行的实例代码。专栏持续更新，旨在为研究者提供系统化的智能优化算法参考资料，实现从理论到实践的完整知识链。目前已收录23种算法，包括蚁群系统(ACS)、蝙蝠算法(BA)、天牛须搜索(BAS)等自然启发式优化方法。

2025-12-22 16:57:32 1045

原创【资源导引贴】20+时频域信号处理方法Matlab源码（持续更新）

本文持续更新，目前汇总了9种基于MATLAB的信号分解算法实现资源，涵盖CEEMDAN、VMD、EMD、SSA、EWT、WPD、MEMD、MVMD和TVF-EMD等方法。这些算法均针对非线性、非平稳信号处理设计，具有自适应分解特性，可有效解决模态混叠、端点效应等问题。其中，CEEMDAN通过噪声辅助提升分解完备性；VMD基于变分优化理论；EMD为经典数据驱动方法；SSA采用奇异值分解；EWT结合小波变换优势；WPD提供精细频带划分；MEMD和MVMD专为多元信号设计；TVF-EMD引入时变滤波技术。

2025-12-22 16:24:08 1021

原创卷尾猴搜索算法（CapSA）：从理论到实践

卷尾猴搜索算法(CapSA)是一种新型元启发式优化算法，模拟卷尾猴群体觅食行为，通过领导-跟随结构、多样化移动方式和信息共享机制实现高效优化。算法将卷尾猴的生物特性抽象为数学模型，包括种群分层、生命周期参数和多种位置更新策略，有效平衡全局探索与局部开发。CapSA通过模拟树上跳跃、地面行走等自然行为，在高维复杂优化问题中展现出优异性能，为解决工程优化问题提供了新思路。

2025-12-22 10:32:25 10

原创粒子群优化算法（PSO）详解：从生物启发到工程实践

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群或鱼群社会行为的群体智能优化算法。其核心思想是将每个潜在解视为搜索空间中的一个“粒子”，粒子通过跟踪个体历史最优位置（pbest）和群体历史最优位置（gbest）来迭代更新自己的速度和位置。速度更新公式包含惯性项、认知项（个体经验）和社会项（群体经验）三部分。PSO的优势在于参数少、实现简单、收敛速度快，已广泛应用于函数优化、神经网络训练、组合优化等领域。

2025-12-22 10:05:45 263

原创遗传算法（GA）全面解析：从生物基础到工程实践

本文全面解析了遗传算法（GA），从其生物基础到工程实践应用。遗传算法模拟自然进化过程，通过选择、交叉和变异等操作在解空间中高效搜索最优解。文章详细介绍了算法的生物学基础（达尔文进化论、孟德尔遗传定律）、基本概念（种群、个体、基因等）和核心思想。重点阐述了遗传算法的数学模型，包括编码机制、适应度函数设计、遗传算子（选择、交叉、变异）以及关键控制参数。最后提供了一个完整的Python实现示例，展示了遗传算法求解函数最大值问题的具体应用。该算法具有群体搜索、概率导向、无需梯度等特点，适用于各类复杂优化问题。

2025-12-22 09:02:53 109

原创经验模态分解（EMD）：为什么需要一种新的信号处理方法？

经验模态分解（EMD）是一种自适应信号处理方法，由Norden E. Huang于1998年提出。它通过将信号分解为本征模态函数（IMF）来分析非线性、非平稳信号，克服了傅里叶变换和小波变换的局限性。EMD算法包括极值点识别、包络线构建、IMF提取等步骤，具有自适应性好、物理意义明确等优点，但也存在端点效应、模态混叠等问题。改进方法EEMD通过加入白噪声提高了分解质量。EMD已广泛应用于机械故障诊断等领域，Python中的PyEMD库提供了便捷的实现工具。

2025-12-21 13:14:01 741

原创白鲸优化算法（BWO）详解：从生物灵感 to 工程实践

白鲸优化算法(BWO)是一种新型的群体智能优化算法，模拟白鲸的游泳、捕食和鲸落行为。该算法通过平衡因子控制探索与开发阶段的转换：探索阶段采用正弦/余弦函数模拟白鲸的同步游泳，开发阶段引入莱维飞行增强局部搜索，鲸落阶段通过随机更新避免局部最优。BWO具有参数少、实现简单、收敛速度快等优点，已在多个优化问题上展现出优异性能。其数学模型将白鲸的三种核心行为抽象为位置更新公式，实现了全局搜索与局部开发的自然平衡。

2025-12-21 12:33:46 20

原创蝴蝶优化算法（BOA）详解：从生物灵感 to 工程实践

蝴蝶优化算法（BOA）是一种模拟蝴蝶觅食行为的元启发式优化算法。该算法通过气味浓度函数评估解的质量，结合全局和局部搜索策略平衡探索与开发能力。BOA具有参数少、实现简单的特点，适用于复杂优化问题求解。算法核心包括气味感知模型、位置更新机制和自适应切换概率，能有效指导蝴蝶群体在解空间中的协同搜索。实验表明BOA在多种优化问题上表现优异，是一种高效的智能优化方法。

2025-12-21 12:13:27 14

原创猎豹优化算法（CO）：从生物仿生原理、数学模型到代码实现和实战应用

猎豹优化算法(CO)是一种新型元启发式优化算法，模拟猎豹的三种狩猎策略（搜索、坐等、攻击）来平衡全局探索与局部开发。该算法通过数学模型将猎豹的生物学行为转化为优化机制：搜索策略对应全局探索，坐等策略防止过早收敛，攻击策略实现快速局部收敛。CO算法具有参数少、实现简单、收敛速度快等特点，特别适合处理大规模优化问题。其核心创新在于引入"回家机制"，通过周期性重置部分个体位置来增强全局搜索能力。算法在多个标准测试函数中表现出色，为复杂优化问题提供了新的解决思路。

2025-12-21 11:57:45 136

原创布谷鸟搜索算法（CS）：从原理到实践

布谷鸟搜索算法(CS)是一种模拟布谷鸟寄生繁殖和莱维飞行行为的元启发式优化算法，由Xin-She Yang和S. Deb于2009年提出。该算法基于三个核心规则：随机产卵选择、保留最优解和概率性淘汰劣解。通过莱维飞行的短距离探索与长距离跳跃相结合，CS展现出优异的全局搜索能力。算法实现包含初始化鸟巢位置、莱维飞行更新、择优替换等步骤，具有参数少、实现简单等特点，适用于函数优化、神经网络调参等多种场景。Python实现展示了算法求解最小值问题的完整流程，包括莱维飞行步长计算和边界处理等关键技术。

2025-12-21 11:36:35 18

原创熵特征提取算法对比详解：从原理到实战

本文系统介绍了熵特征提取方法，包括近似熵、样本熵和模糊熵三种单变量算法。近似熵通过模式重复概率评估序列复杂性，但存在偏差问题；样本熵改进了自匹配和计算一致性；模糊熵引入模糊集合概念增强稳定性。这些方法在生物医学信号处理和工业故障诊断中具有重要应用价值，能够有效表征信号的复杂动态特性。MATLAB实现代码展示了各算法的具体计算过程。

2025-12-20 15:12:32 558

原创蚁群系统（ACS）详解：从仿生原理到优化实战

蚁群系统是一种仿生优化算法，模拟蚂蚁觅食行为中的信息素正反馈机制。该算法通过伪随机比例规则平衡探索与开发，结合局部和全局信息素更新策略，有效解决组合优化问题。核心数学模型包括状态转移规则和信息素更新策略，Python实现展示了其在旅行商问题中的应用。蚁群系统通过多只蚂蚁协作搜索，逐步收敛到最优解，具有自组织、分布式计算等特点，适用于路径规划、调度优化等领域。

2025-12-20 15:02:08 30

原创天牛须搜索算法（BAS）详解：从原理到实战

天牛须搜索算法（BAS）是一种新型智能优化算法，灵感来源于天牛利用触须探测气味的觅食行为。该算法通过模拟天牛左右触角感知气味强度的机制，在解空间中寻找最优解。BAS具有计算量小、实现简单、收敛快等特点，仅需单个个体即可完成搜索。算法核心包括随机方向探测、双触角感知、方向判断和位置更新四个步骤，通过数学模型将天牛行为转化为n维空间中的优化求解。BAS不依赖梯度信息，参数少且调节简单，适用于各类优化问题。Python实现展示了算法的完整流程和参数控制策略。

2025-12-20 14:48:19 19

原创蝙蝠算法（BA）详解：从回声定位到优化求解

蝙蝠算法（BA）是一种模拟蝙蝠回声定位行为的群体智能优化算法，由Xin-She Yang于2010年提出。该算法通过模拟蝙蝠利用超声波探测猎物和避免障碍物的行为来解决复杂优化问题。核心原理包括频率、速度和位置更新公式，以及局部搜索机制和自适应音量调节。算法具有参数少、实现简单、收敛快等优点，在优化问题上表现出优于传统算法的性能。本文详细介绍了蝙蝠算法的生物学基础、数学模型、Python实现及参数设置，为理解这一新兴智能优化方法提供了全面指导。

2025-12-20 14:40:45 136

原创非洲秃鹫优化算法（AVOA）详解：从原理到实战

非洲秃鹫优化算法(AVOA)是一种模拟秃鹫觅食行为的元启发式算法。该算法通过数学建模秃鹫的群体分工、饥饿感知和食物竞争等行为，将优化问题转化为智能觅食过程。AVOA包含四个关键阶段：(1)种群初始化与最佳秃鹫选择；(2)饥饿率控制探索与开发平衡；(3)探索阶段模拟远距离飞行搜索；(4)开发阶段模拟食物源附近的竞争行为。算法采用饥饿率函数实现自适应搜索，初期偏向全局探索，后期转向局部开发。实验表明AVOA在标准测试函数和工程设计问题上表现出优越性能，其创新性在于将秃鹫独特的生物学特性转化为高效的优化机制。

2025-12-20 14:24:57 16

原创信号处理之S变换：从原理到实践

S变换：自适应时频分析的数学原理与实现 S变换是一种创新的时频分析方法，有效解决了传统傅里叶变换在处理非平稳信号时的局限性。其核心思想是采用随频率自适应调整的高斯窗函数：分析低频时使用宽窗口提高频率分辨率，分析高频时使用窄窗口增强时间分辨率。数学上，S变换通过高斯窗与傅里叶核函数的结合实现多分辨率分析，具有绝对相位保持、可逆性等重要特性。本文详细推导了S变换的数学公式，并提供了基于Python的高效实现方案，通过音乐信号分析的生动比喻和代码示例，展示了S变换在时频分析中的优越性能。

2025-12-19 01:10:56 663

原创人工兔优化算法（ARO）详解：原理、实现与应用

人工兔优化算法（ARO）摘要 ARO是一种2022年提出的新型元启发式算法，模拟兔子的两种生存策略：绕道觅食（全局探索）和随机躲藏（局部开发）。算法通过数学模型将兔子的智能行为转化为优化机制，包括：绕道觅食策略实现广泛搜索随机躲藏策略进行精细开发能量因子动态控制探索与开发的平衡 ARO具有参数少、收敛快的特点，适用于各类优化问题。Python实现展示了算法框架，包括种群初始化、能量因子计算和两种核心策略的数学建模。该算法在工程优化领域展现出良好性能，为解决复杂优化问题提供了新思路。

2025-12-19 00:49:33 48

原创天鹰优化器（AO）详解：原理、实现与应用

天鹰优化器(AO)是一种模拟天鹰捕猎行为的元启发式优化算法。该算法通过数学建模天鹰的四种捕猎策略：高空俯冲、轮廓滑翔、低空慢速下降和地面抓取，实现高效的优化搜索。算法包含扩展探索、缩小探索、扩展开发和缩小开发四个阶段，利用莱维飞行和螺旋搜索等机制平衡全局探索与局部开发。AO算法具有参数少、收敛快的特点，在复杂优化问题上表现优异，已被广泛应用于工程优化、机器学习等领域。Python实现展示了算法核心流程，包括种群初始化、四种策略更新及适应度评估。

2025-12-19 00:43:19 29

原创蚁狮优化算法全面解析：从生物灵感到代码实现

蚁狮优化算法（ALO）是一种模拟蚁狮捕猎行为的元启发式优化算法。该算法通过数学建模蚁狮构建漏斗形陷阱、捕食蚂蚁的自然机制，实现了高效的优化搜索。核心原理包括：1）蚂蚁随机游走模拟；2）蚁狮陷阱边界影响机制；3）自适应边界缩放策略；4）精英保留策略。ALO算法在初期侧重全局探索，后期加强局部开发，具有优秀的收敛性能。Matlab实现展示了种群初始化、随机游走、边界调整和精英更新等关键步骤，适用于各类复杂优化问题求解。

2025-12-19 00:35:55 42

原创人工蜂鸟算法（AHA）详解：原理、实现与应用

人工蜂鸟算法（AHA）是一种受蜂鸟飞行技能和觅食策略启发的新型元启发式优化算法。该算法模拟蜂鸟的全向飞行、记忆能力和觅食行为，通过引导觅食、领地觅食和迁徙觅食三种策略在解空间高效搜索。AHA将优化问题解类比为食物源，蜂鸟作为搜索代理，利用访问表记录访问信息。算法核心包括三种飞行技能建模（全向、对角线和轴向飞行）以及对应的数学公式实现。Python实现展示了种群初始化、适应度计算和觅食行为模拟等关键步骤。AHA以其高效的全局搜索能力、良好收敛性和鲁棒性，在复杂优化问题中表现优异。

2025-12-19 00:32:11 204

原创人工蜂群优化算法（ABC）详解：原理、实现与应用

人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）是Karaboga于2005年提出的一种群体智能优化算法，其灵感来源于蜜蜂群体在自然界中高效的采蜜行为。该算法通过模拟雇佣蜂、观察蜂和侦察蜂三种角色的分工协作来寻找最优解。在ABC算法中，每个潜在的解决方案被视为一个“食物源”，其质量由适应度函数评估。雇佣蜂负责在已知优质食物源附近进行局部开采；观察蜂根据雇佣蜂分享的信息，以一定概率选择并跟进优质食物源；侦察蜂则随机探索新区域，防止种群陷入局部最优。

2025-12-18 15:51:55 47

原创蜣螂优化算法（DBO）详解：从原理到实战

蜣螂优化算法(DBO)是一种新型群体智能优化算法，模拟蜣螂的滚球、跳舞、繁殖、觅食和偷窃等行为进行优化搜索。该算法将优化问题映射为蜣螂群体行为，每个蜣螂位置代表候选解，粪球质量对应适应度值。DBO具有参数少、结构简单、收敛快等优点，通过五种行为的协调平衡全局探索和局部开发能力。算法包括滚球、跳舞、繁殖、觅食和偷窃行为的数学模型，并提供了完整的Python实现框架。

2025-12-18 01:00:30 613

原创樽海鞘优化算法详解：原理、实现与应用

本文详细介绍了樽海鞘优化算法(SSA)的原理、实现与应用。该算法模拟樽海鞘链式群体行为，将优化问题解空间映射为群体移动空间，通过领导者引导和追随者跟随的协作机制寻找最优解。文章从生物特性、数学模型到Python代码实现进行了系统阐述，包括种群初始化、位置更新公式和收敛因子等核心要素，并展示了算法在函数优化等领域的应用潜力。该算法具有结构简单、参数少、实现容易等特点，在多种优化问题上表现良好。

2025-12-18 00:51:41 453

原创帝国竞争算法（ICA）详解：从原理到应用

帝国竞争算法(ICA)是一种基于帝国主义历史现象的智能优化算法。它模拟国家间的同化、竞争和灭亡过程，将优化问题解表示为"国家"，通过帝国建立、殖民同化、革命突变和帝国竞争等机制实现全局搜索。ICA具有参数直观、收敛快速等优点，但也存在易陷局部最优等不足。算法流程包括国家初始化、帝国建立、同化机制、革命操作、帝国竞争和帝国灭亡等核心步骤。ICA已成功应用于函数优化、机器学习参数优化等领域，并通过自适应参数调整和混合算法等改进策略提升了性能。

2025-12-18 00:49:22 521

原创快速傅里叶变换（FFT）原理详解：从理论到实践

本文系统介绍了快速傅里叶变换(FFT)的理论与实践。首先阐述了傅里叶变换的数学定义和离散傅里叶变换(DFT)的矩阵表示，指出其O(N²)计算复杂度限制了实际应用。然后详细解析了Cooley-Tukey算法的核心思想，包括分治策略、蝶形运算原理和旋转因子的周期性特性，将复杂度降至O(Nlog₂N)。文章比较了按时间抽取(DIT)和按频率抽取(DIF)两种FFT算法实现，并讨论了FFT在信号处理等领域的应用及其局限性。通过理论分析和实例说明，展现了FFT如何成为现代数字信号处理的基石算法。

2025-12-18 00:38:01 990

原创一文搞懂鲸鱼优化算法Whale Optimization Algorithm（WOA）！！！（核心原理+数学模型+代码实战+实际应用）

本文详细介绍了鲸鱼优化算法(WOA)的原理与实现。该算法模拟座头鲸气泡网捕食行为，通过包围猎物、螺旋攻击和随机搜索三种策略平衡全局探索与局部开发。文章首先从生物学角度解释鲸鱼捕食行为，然后给出算法的数学模型和完整流程，包括关键公式和决策逻辑。最后通过Python代码实例演示如何求解Sphere函数最小值，展示算法的实际应用。WOA具有结构简单、参数少等优点，在工程优化、机器学习等领域有广泛应用前景。

2025-12-17 13:25:35 513

原创一文搞懂蚁群算法Ant Colony Optimization（ACO）！！！（灵感起源+数学原理+代码实现+实战应用）

本文系统介绍了蚁群算法的原理与实现。首先从蚂蚁觅食行为出发，阐释了信息素正反馈机制如何引导群体找到最短路径。随后详细解析了算法的数学模型，包括状态转移规则和信息素更新机制。通过MATLAB代码演示了算法在旅行商问题（TSP）中的应用，展示了路径构建和优化的完整流程。最后讨论了算法的优势、局限性和实际应用场景。蚁群算法通过模拟生物智能，为解决复杂优化问题提供了一种高效方法，其核心在于信息素的正反馈机制与随机探索的平衡。

2025-12-17 13:07:43 580

原创一文搞懂模拟退火算法！！！

本文系统介绍了模拟退火算法的原理与应用。首先从金属退火过程的物理启示出发，阐述了算法核心思想：通过Metropolis准则以概率接受"差解"来跳出局部最优。接着详细解析了算法流程，包括初始参数设置、邻域函数设计、温度衰减策略等关键组件，并给出清晰的流程图。最后通过Python代码实例演示了算法在函数优化和TSP问题中的应用，展示了参数调整和可视化分析过程。文章还对比了模拟退火与其他优化算法的优缺点，指出其全局搜索能力强但收敛速度较慢的特点，为工程实践提供了实用参考。

2025-12-17 00:29:17 1066 1

原创一文搞懂遗传算法！！！

本文系统介绍了遗传算法的原理与实现。首先阐述了遗传算法的生物学基础，将自然进化概念与算法组件对应，如个体（候选解）、种群（解集）、染色体（编码解）等。其次详细解析了算法五大核心组件：编码方式（二进制/实数/排列编码）、适应度函数、选择操作（轮盘赌/锦标赛）、交叉操作（单点/两点/算术交叉）和变异操作。最后通过Python代码示例展示了求解一元函数最大值的完整实现流程，包括初始化种群、解码染色体、适应度评估等关键步骤。遗传算法凭借其全局搜索能力强、鲁棒性高等优势，特别适用于复杂优化问题。

2025-12-17 00:29:08 795

原创一文搞懂爬山算法！！！

本文系统介绍了爬山算法的核心思想、流程、变种及实际应用。该算法基于贪心策略，通过局部邻域搜索逐步逼近最优解，具有实现简单、计算高效的优点，但也容易陷入局部最优。文章详细解析了算法流程，并展示了最陡上升、首选上升和随机上升三种变种策略。通过Python代码实例演示了算法在函数极值优化和旅行商问题中的应用，同时探讨了随机重启等改进方法。爬山算法适合单峰问题或作为复杂算法的组成部分，为读者提供了从理论到实践的全面指导。

2025-12-17 00:29:00 690

原创 MATLAB从零开始实现希尔伯特-黄变换HHT

本文详细介绍了希尔伯特-黄变换(HHT)的MATLAB实现方法，包括经验模态分解(EMD)和希尔伯特谱分析两部分核心内容。EMD通过迭代筛选过程将信号分解为本征模态函数(IMF)，而希尔伯特变换则用于计算各IMF的瞬时频率和幅度。文章提供了完整的MATLAB代码实现，包括信号生成、EMD分解、希尔伯特谱计算和可视化步骤，并讨论了边界效应、模态混叠等常见问题的改进策略。通过与其他时频分析方法对比，突出了HHT在处理非平稳非线性信号方面的优势。该实现为深入理解HHT机理提供了实践基础。

2025-12-16 09:19:55 797

原创 MATLAB从零开始实现短时傅里叶变换STFT

摘要：本文详细介绍了在MATLAB中从零实现短时傅里叶变换(STFT)的方法。STFT通过滑动窗将信号分帧后进行傅里叶变换，实现时频分析。文章包含STFT核心原理、MATLAB实现代码、测试信号验证和逆变换重构方法。重点分析了窗函数、帧长、重叠量等参数对时频分辨率的影响，并提供了参数选择建议。实现过程展示了分帧、加窗、FFT等关键步骤，通过线性调频信号验证了自定义函数与MATLAB内置STFT的一致性。该实现有助于深入理解STFT的时频分析原理和实际应用。

2025-12-16 09:19:46 774

原创 MATLAB从零开始实现维格纳-维利分布WVD

本文介绍了维格纳-维利分布(WVD)的MATLAB实现方法。WVD是一种高分辨率时频分析工具，特别适用于线性调频信号分析。文章首先阐述了WVD的数学原理，包括连续和离散形式的定义。然后详细给出了从零实现WVD的MATLAB代码，包括基础WVD函数和测试信号生成方法。针对WVD存在的交叉项干扰问题，提出了伪WVD(PWVD)改进方法，通过添加窗函数减少交叉项影响。文中还提供了性能评估指标和可视化对比方法，帮助读者深入理解WVD的特性并验证实现效果。

2025-12-16 09:19:32 657

原创 MATLAB从零开始实现离散小波变化DWT

本文介绍了在MATLAB中从零实现离散小波变换(DWT)的方法。主要内容包括： DWT基本原理与Mallat算法，通过低通/高通滤波器分解信号为近似系数(cA)和细节系数(cD)；关键实现步骤：获取小波滤波器系数、单层分解与重构、多层分解；详细代码实现，包括边界处理、卷积运算和下采样过程；验证测试，将自定义DWT与MATLAB内置函数进行对比。该实现有助于深入理解小波变换的核心原理，适用于信号处理和多分辨率分析。

2025-12-16 00:07:20 1134

原创 MATLAB从零开始实现离散傅里叶变换DFT

本文介绍了离散傅里叶变换（DFT）的基本原理及其MATLAB实现方法。DFT通过将时域信号转换为频域信号，可以分析信号的频率成分。文章详细讲解了DFT的数学定义，并提供了两种MATLAB实现方式：直接循环法和高效的矩阵运算法。通过生成测试信号对比验证，结果显示自定义DFT与MATLAB内置fft函数结果高度一致。文中还讨论了计算复杂度、频谱解释等关键注意事项，并简要介绍了DFT与FFT的关系及逆变换实现。该实现为理解傅里叶变换提供了实践基础，但实际应用中建议使用更高效的FFT算法。

2025-12-16 00:02:56 731

原创 MATLAB从零开始实现粒子群优化算法PSO

本文介绍了在MATLAB中实现粒子群优化(PSO)算法的完整过程。主要内容包括：1) PSO算法基本原理，模拟鸟群行为通过粒子协作寻找最优解；2) MATLAB实现步骤：定义目标函数（以Rastrigin函数为例）、初始化粒子群、实现核心迭代更新机制；3) 可视化展示优化结果和收敛曲线；4) 关键参数分析，包括惯性权重、学习因子和速度限制等对算法性能的影响。该实现从零开始构建PSO算法，有助于深入理解这种群体智能优化方法的工作原理和应用方式。

2025-12-15 22:27:33 702

SVMD：基于MATLAB的逐次变分模态分解（SVMD）算法的完整实现

逐次变分模态分解（Successive Variational Mode Decomposition, SVMD）是一种基于变分模态分解（VMD）改进的自适应信号处理方法。它通过引入参数优化机制，解决了传统VMD对模态个数设置敏感的问题，能够更有效地处理非平稳、非线性信号。SVMD的核心思想是通过迭代优化惩罚参数（maxAlpha），自适应地确定信号中各模态的最佳中心频率和带宽，从而实现对复杂信号的精确分解。与VMD相比，SVMD减少了对预设模态数量的依赖，提高了子模态分量的提取效率和分解质量。该方法在机械故障诊断、生物医学信号处理、金融时间序列分析等领域具有广泛应用价值，特别适合处理具有多尺度特征的工程信号。

2025-12-22

ICEEMDAN：基于MATLAB的改进的完全自适应噪声集合经验模态分解（ICEEMDAN）算法的完整实现

改进的完全自适应噪声集合经验模态分解（ICEEMDAN）是CEEMDAN的重要增强版本，通过改进噪声添加策略和残差计算方式解决了传统CEEMDAN可能存在的残留噪声问题。该算法的核心创新在于自适应噪声注入机制——不是在原始信号中直接添加高斯白噪声，而是将特定本征模态函数（IMF）分量作为自适应噪声添加到残差信号中。这种改进显著提高了模态分离精度，有效减少了重构误差，同时保持了计算效率。ICEEMDAN能够将复杂信号自适应地分解为多个具有物理意义的IMF分量，每个分量代表信号在不同时间尺度上的振荡模式。相比CEEMDAN和EEMD，ICEEMDAN在模态纯净度、分解完备性和计算稳定性方面均有显著提升，特别适用于处理非线性、非平稳信号，在机械故障诊断、生物医学信号分析和地震数据处理等领域具有重要应用价值。

2025-12-22

RLMD：基于MATLAB的鲁棒局部均值分解（RLMD）算法的完整实现

鲁棒局部均值分解（Robust Local Mean Decomposition, RLMD）是对传统局部均值分解（LMD）的改进，旨在提高对噪声和异常值的鲁棒性。RLMD通过引入自适应滤波器和鲁棒性因子，优化了局部均值和包络函数的估计过程，从而更准确地提取信号的乘积函数（Product Functions, PFs）。每个PF由包络信号和纯调频信号相乘得到，能够清晰反映信号的瞬时频率和幅度特征。RLMD在机械故障诊断、生物医学信号处理等领域表现出色，尤其适用于非平稳、非线性信号的分析。

2025-12-22

ESMD：基于MATLAB的极点对称模态分解（ESMD）算法的完整实现

极点对称模态分解（Empirical mode decomposition with Symmetric poles，ESMD）是一种自适应信号处理方法，它通过识别信号中的极值点并构建对称的包络线，将复杂信号分解为多个本征模态函数（IMF）和一个残余项。ESMD 的核心优势在于其对端点效应的有效抑制，通过镜像延拓技术减少边界失真，同时采用自适应筛选过程确保每个 IMF 满足瞬时频率的物理意义。该方法无需预设基函数，完全由数据驱动，特别适合处理非线性、非平稳信号，在机械故障诊断、生物医学信号分析和地震数据处理等领域具有广泛应用。相较于传统经验模态分解（EMD），ESMD 在模态混叠控制和计算效率方面表现更优。

2025-12-22

CEEMD：基于MATLAB的互补集合经验模态分解（CEEMD）算法的完整实现

互补集合经验模态分解（CEEMD）是对传统经验模态分解（EMD）和集合经验模态分解（EEMD）的重要改进。CEEMD通过向原始信号中添加成对的正负白噪声，然后进行多次EMD分解并集合平均，有效解决了EMD的模态混叠问题和EEMD的重构误差问题。与EEMD相比，CEEMD利用互补噪声对在集合平均过程中相互抵消的特性，显著降低了残余辅助噪声，从而能够以更少的平均次数获得更纯净的模态分量。这种方法的优势在于能够在保持信号本质特征的同时，提高分解的准确性和计算效率，特别适用于处理非线性、非平稳信号，在机械故障诊断、生物医学信号分析和地震数据处理等领域具有广泛应用价值。

2025-12-22

MODWT：基于MATLAB的最大重叠离散小波变换（MODWT）算法的完整实现

最大重叠离散小波变换（MODWT）是传统离散小波变换（DWT）的重要扩展，它通过最大重叠的滑动窗口方式进行多尺度分解，有效克服了DWT的平移敏感性和对数据长度的严格限制。MODWT的核心优势在于其平移不变性和冗余分解特性，能够更精确地捕捉信号的局部特征，同时提供丰富的时频局部化信息。与DWT相比，MODWT对信号长度没有严格要求（无需是2的幂次方），且每个分解层级都包含相同数量的系数，极大方便了多尺度分析与重构。该方法已广泛应用于信号去噪、特征提取、非平稳信号分析等领域，特别适合处理具有复杂时频特性的实时信号。

2025-12-22

DWT：基于MATLAB的离散小波变换（DWT）算法的完整实现

离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）是一种强大的信号处理工具，它通过将信号分解为不同频率的子带，从而在时域和频域上同时提供良好的局部化特性。与傅里叶变换只能提供全局频率信息不同，DWT利用称为“小波”的衰减振荡波形，能够有效分析非平稳信号，捕捉信号的瞬态特征。其核心思想是通过缩放（对应频率）和平移（对应时间）母小波来匹配信号，实现多分辨率分析。DWT在数据压缩、噪声滤除、特征提取等领域应用广泛，例如JPEG 2000图像压缩标准就采用了小波变换。MATLAB提供了完整的小波分析工具箱，使得DWT的实现变得简单高效。

2025-12-22

RPSEMD：基于MATLAB的再生相移正弦辅助经验模态分解（RPSEMD）算法的完整实现

再生相移正弦辅助经验模态分解（RPSEMD）是一种针对传统经验模态分解（EMD）在处理包含间歇性成分的信号时容易产生模态混叠问题而提出的改进算法。它通过自适应地生成和添加不同尺度的相移正弦波来辅助分解过程，有效分离不同时间尺度的振荡模式，从而抑制模态混叠。与集成经验模态分解（EEMD）等添加随机白噪声的方法相比，RPSEMD通过确定性正弦波干预，减少了计算开销，并借助相移技术更好地保留本征模态分量（IMF）的细节特征。该方法为处理非线性、非平稳信号提供了新的思路，在机械故障诊断、生物医学信号分析等领域具有应用潜力。

2025-12-22

SWD：基于MATLAB的群分解（SWD）算法的完整实现

群分解（Swarm Decomposition, SWD）是一种基于群体智能理念的自适应信号处理技术。它模仿蜂群等生物群体的集体行为模式，将信号分解过程视为一个“群体捕猎”的智能过程——不同的“搜索小组”会自适应地锁定并追踪信号中不同尺度的振荡成分。该方法能够不依赖预设基函数，直接将复杂信号分解为一系列具有物理意义的群分量（Swarm Components）。SWD的核心优势在于其强大的自适应能力和对模态混叠问题的有效抑制。它通过群体智能算法识别信号中的不同特征模式，特别适用于分析非线性、非平稳信号，在机械故障诊断、生物医学信号分析等领域有应用潜力。

2025-12-22

SGMD：基于MATLAB的辛几何模态分解（SGMD）算法的完整实现

辛几何模态分解（Symplectic Geometric Mode Decomposition, SGMD）是一种基于辛几何理论的自适应信号处理方法，它通过构建信号的轨迹矩阵并利用辛几何相似变换求解哈密顿矩阵的特征值，从而将复杂信号分解为一系列辛几何分量（SGC）。SGMD的核心优势在于其完全数据驱动的特性，无需预设基函数或敏感参数，能够有效克服传统方法（如EMD）的模态混叠和端点效应问题。该方法特别适用于处理非线性、非平稳信号，并具有良好的噪声鲁棒性。SGMD通过保持信号在相空间中的几何结构，确保分解后的各分量具有明确的物理意义，在机械故障诊断、生物医学信号分析等领域展现出重要应用价值。

2025-12-22

REMD：基于MATLAB的鲁棒经验模态分解（REMD）算法的完整实现

鲁棒经验模态分解（Robust Empirical Mode Decomposition, REMD）是针对传统EMD算法在噪声干扰和异常值存在情况下稳定性不足的问题而提出的改进方法。它通过引入稳健的局部均值估计和自适应筛选停止准则，有效抑制了异常极值点对包络拟合的负面影响，从而显著提高了分解结果的可靠性。与传统EMD相比，REMD采用加权最小二乘或核回归等稳健估计技术计算信号的局部均值函数，降低脉冲噪声和离群点对包络线构造的影响。该方法在机械故障诊断、生物医学信号处理等强噪声环境下的信号分析中表现出色，能够更准确地提取信号的本质模态特征。

2025-12-22

FMD：基于MATLAB的特征模式分解（FMD）算法的完整实现

特征模式分解（Feature Mode Decomposition, FMD）是一种基于信号特征空间投影的自适应信号分解方法，专为处理非线性、非平稳信号而设计。FMD的核心思想是通过自适应有限脉冲响应（FIR）滤波器组将复杂信号分解为多个物理意义明确的特征模态分量（FMC），每个分量代表信号在不同时间尺度上的振荡模式。与传统方法（如EMD或VMD）相比，FMD的创新点在于其以相关峰度作为优化目标，同时考虑信号的冲动性和周期性，从而对机械故障等脉冲特征具有更强的针对性。FMD通过汉宁窗初始化滤波器组，并利用迭代优化过程（如牛顿拉夫逊算法或灰狼算法）动态调整滤波器参数，有效克服了模态混叠和端点效应问题。该方法在低信噪比条件下仍能保持鲁棒性，已广泛应用于旋转机械故障诊断、生物医学信号分析和语音处理等领域，特别适合提取轴承、齿轮等部件的故障冲击特征。

2025-12-22

ITD：基于MATLAB的固有时间尺度分解（ITD）算法的完整实现

固有时间尺度分解（Intrinsic Time-Scale Decomposition, ITD）是由Frei和Osorio于2007年提出的一种自适应非平稳信号处理方法。与经验模态分解（EMD）相比，ITD通过线性变换而非包络拟合来提取信号的基线分量和固有旋转分量，有效克服了EMD的模态混叠和端点效应问题，并显著提高了计算效率。ITD能够将复杂信号分解为一系列具有物理意义的固有旋转分量（PR）和一个代表趋势项的单调残余分量，每个PR分量都满足瞬时频率的物理意义要求。该方法在机械故障诊断、生物医学信号分析和通信信号处理等领域展现出强大优势，尤其适合处理非线性、非平稳信号。

2025-12-22

LMD：基于MATLAB的局部均值分解（LMD）算法的完整实现

局部均值分解（Local Mean Decomposition, LMD）是由Jonathan S. Smith于2005年提出的一种自适应非平稳信号处理方法。它能够将复杂信号自适应地分解为一系列具有物理意义的乘积函数（Product Function, PF），每个PF分量由一个包络信号和一个纯调频信号相乘构成，从而直接清晰地提取信号的瞬时幅值和瞬时频率特征。LMD通过滑动平均法计算信号的局部均值函数和包络估计函数，迭代分离出不同时间尺度的振荡模式，其分解过程相比经验模态分解（EMD）更直接，在机械故障诊断、生物医学信号分析等领域有广泛应用。不过，传统LMD也存在端点效应、模态混叠等问题，研究者已提出多种改进方案。

2025-12-22

VMD：基于MATLAB的变分模态分解（VMD）算法的完整实现

变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）是一种自适应信号处理方法，由Dragomiretskiy和Zosso于2014年提出。它通过求解约束变分优化问题，将复杂信号非递归地分解为多个具有特定稀疏性的本征模态函数（IMF）。每个IMF在频域上具有有限带宽并围绕一个中心频率，VMD通过交替方向乘子法（ADMM）自适应地确定这些频率。相比传统的经验模态分解（EMD），VMD能有效克服端点效应和模态混叠，具有更坚实的数学理论基础和更强的噪声鲁棒性。VMD已广泛应用于机械故障诊断、生物医学信号处理和金融数据分析等领域。

2025-12-21

EMD：基于MATLAB的经验模态分解（EMD）算法的完整实现

经验模态分解（EMD）是由黄锷（N. E. Huang）等人于1998年提出的一种自适应信号处理方法，特别适用于分析非线性、非平稳信号。其核心思想是将复杂信号分解为有限个本征模态函数（IMF），每个IMF代表信号中不同时间尺度的局部特征振荡模式。与需要预先设定基函数的傅里叶变换和小波变换不同，EMD完全由数据驱动，依据信号自身的局部时间尺度进行分解，因此具有更强的自适应性。EMD已广泛应用于机械故障诊断、生物医学信号处理、地震分析和经济数据预测等多个领域。其基本流程包括通过筛分过程提取IMF，即通过识别信号的局部极值点，拟合上下包络线并迭代计算，直至满足IMF的条件（局部极值点与过零点数目相差不超过一个，且上下包络线均值为零）。

2025-12-21

MEMD：基于MATLAB的多元经验模态分解（MEMD）算法的完整实现

多元经验模态分解（Multivariate Empirical Mode Decomposition, MEMD）是传统EMD算法在多变量信号处理领域的扩展，由Rehman和Mandic于2010年提出。MEMD通过在多维球面上采样方向向量，将多元信号投影到不同方向并进行同步分解，有效解决了传统EMD处理多通道信号时存在的尺度对齐问题。该算法能够自适应地将多元信号分解为一系列多元本征模态函数（IMF），各通道对应的IMF分量在数量和频率尺度上保持严格对齐，便于后续的多元信号分析和处理。MEMD在脑电信号处理、金融时间序列分析、地震数据去噪等多元信号处理领域展现出独特优势，特别适合处理具有通道间关联性的非线性和非平稳信号。

2025-12-21

TVF-EMD：基于MATLAB的时变滤波的经验模态分解（TVF-EMD）算法的完整实现

时变滤波经验模态分解（Time-Varying Filter based Empirical Mode Decomposition, TVF-EMD）是对传统经验模态分解（EMD）的重要改进，由Li等人于2017年提出。该方法通过引入时变滤波器技术，有效解决了传统EMD存在的模态混叠和端点效应问题。TVF-EMD的核心创新在于基于信号的瞬时幅值和频率特性自适应设计局部截止频率，利用非均匀B样条近似构建时变滤波器，实现对信号更加精确的分解。相比于传统EMD，TVF-EMD具有更好的频率分离性能和更强的噪声鲁棒性，特别是在低采样率条件下仍能保持稳定的分解效果。该方法通过截止频率调整算法处理间歇性问题，并引入带宽标准来保证固有模态函数的物理意义。TVF-EMD完全基于数据驱动，适用于分析各类非线性和非平稳信号，在机械故障诊断、生物医学信号处理、地震分析等领域展现出重要应用价值。

2025-12-21

MVMD：基于MATLAB的多元变分模态分解（MVMD）算法的完整实现

多元变分模态分解（Multivariate Variational Mode Decomposition, MVMD）是传统VMD算法在多变量信号处理领域的扩展，由Rehman和Aftab提出。它通过同步分解多通道信号，有效解决了单变量VMD在处理多元信号时的模态对齐问题。MVMD的核心思想是构建一个约束变分优化问题，寻找一组具有共同中心频率的多元本征模态函数，使得所有模态的估计带宽之和最小化。该算法采用交替方向乘子法（ADMM）进行迭代求解，能够自适应地将多元非平稳信号分解为多个在频域具有紧支特性的模态分量。相比于传统的EMD方法，MVMD具有坚实的数学理论基础、更好的噪声鲁棒性和模态对齐特性，在机械故障诊断、生物医学信号分析和金融时间序列处理等多元信号分析领域展现出重要价值。

2025-12-21

WPD：基于MATLAB的小波包分解（WPD）算法的完整实现

小波包分解（Wavelet Packet Decomposition）是对小波分析的推广和深化，它通过同时分解信号的低频和高频部分，提供了比传统小波分解更精细的频带划分能力。这种方法能根据信号特征自适应地选择最佳基函数，克服了小波分析在高频段频率分辨率较差的局限，在机械故障诊断、生物医学信号分析、图像处理等需要精细时频局部化分析的领域具有广泛应用价值。

2025-12-21

EWT：基于MATLAB的经验小波变换（EWT）算法的完整实现

经验小波变换（Empirical Wavelet Transform，EWT）是Gilles于2013年提出的一种自适应信号处理方法，它巧妙地将经验模态分解（EMD）的自适应特性与小波变换的数学严谨性相结合。EWT的核心思想是根据信号傅里叶谱的特征，自适应地构造一组小波滤波器组，将复杂信号分解为多个具有紧支撑傅里叶谱的本征模态函数（IMF）。与传统的EMD相比，EWT有效克服了模态混叠、过包络和欠包络等问题，同时具备更坚实的数学理论基础和更强的噪声鲁棒性。EWT通过检测信号频谱中的局部极大值来自动确定频带划分边界，然后构建相应的带通滤波器组，实现了对非线性、非平稳信号的高精度分解，已广泛应用于机械故障诊断、生物医学信号处理和金融时间序列分析等领域。

2025-12-21

SSA：基于MATLAB的奇异谱分析（SSA）算法的完整实现

奇异谱分析（SSA）是一种强大的非参数、非线性时间序列分析方法，它基于构造轨迹矩阵和奇异值分解（SVD）来提取信号中的不同成分（如趋势、周期振荡和噪声）。SSA无需预先设定基函数或模型形式，能够自适应地识别时间序列中的复杂结构，对异常值和噪声也具有一定的鲁棒性。其核心步骤包括嵌入构造轨迹矩阵、奇异值分解、分组选择有效成分以及对角平均化重构信号。SSA在气候研究、金融分析、生物医学信号处理等领域有广泛应用，特别适合分析非平稳时间序列。

2025-12-21

CEEMDAN：基于MATLAB的自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）算法的完整实现

本资源是基于MATLAB的自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）算法的完整实现，包含详细的代码注释和算法概述。

2025-12-21

快速傅里叶变换（FFT）原理详解：从理论到实践（含代码详解及应用）.docx

内容概要：本文详细介绍了快速傅里叶变换（FFT）的原理、算法实现及其在实际中的应用。文章从傅里叶变换的数学基础出发，阐述了离散傅里叶变换（DFT）及其计算复杂度问题，进而引入FFT的核心思想——通过分治策略和旋转因子的周期性、对称性、可约性，将DFT的计算复杂度从O(N²)降低到O(N log₂N)。重点解析了Cooley-Tukey算法中的按时间抽取（DIT）和按频率抽取（DIF）两种FFT实现方式，并深入讲解了蝶形运算这一基本计算单元。文中还提供了递归和迭代两种FFT的Python代码实现，对比了其性能差异，并介绍了逆FFT（IFFT）的实现方法。此外，结合NumPy和SciPy库展示了FFT在音频处理、图像处理和振动信号分析等领域的实际应用，如频谱分析、滤波器设计、信号去噪和故障诊断。最后讨论了FFT的局限性，如频谱泄漏、栅栏效应等，并提出了加窗函数、短时傅里叶变换（STFT）等改进方法。; 适合人群：具备一定数学基础和编程能力，对信号处理、数据分析或相关工程领域感兴趣的初学者和中级开发者，尤其适合从事音频、图像处理或机械故障诊断等方向的技术人员。; 使用场景及目标：①理解FFT背后的数学原理与算法优化机制；②掌握FFT的递归与迭代实现方法，并能编写和调试相关代码；③能够在实际项目中应用FFT进行频域分析、滤波、去噪等操作；④识别FFT的局限性并学会使用STFT等扩展技术应对非平稳信号分析需求；阅读建议：建议读者结合代码示例逐步实践，运行并修改提供的Python程序以加深对FFT流程的理解，尤其是在蝶形运算、位反转和频谱可视化等关键环节进行调试与观察，同时注意对比自实现FFT与NumPy库函数的结果差异，确保理论与实践紧密结合。

2025-12-16

随机森林算法：基于MATLAB的机器学习算法代码详解（含教学文档及代码）

这是一个在 MATLAB 中实现随机森林分类与回归模型的完整解决方案。代码以机器学习中经典的鸢尾花数据集和汽车数据集为例，系统展示了从数据准备、模型构建、训练预测到性能评估的全流程。实现主要基于 MATLAB 的两个核心函数：fitcensemble 和更专用的 TreeBagger。fitcensemble通过设置 'Method'为 'Bag'并配合决策树模板来构建随机森林，而 TreeBagger则是 MATLAB 为随机森林量身打造的函数，功能更为强大和直接。代码演示了如何使用这两个工具训练分类模型来预测鸢尾花品种，以及训练回归模型来预测汽车油耗。在模型评估方面，代码提供了全面的分析工具。对于分类问题，计算了准确率并绘制了混淆矩阵；对于回归问题，则计算了均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）等关键指标，并绘制了预测值-真实值散点图与残差图。尤为重要的是，代码充分利用了随机森林的内置优势，自动计算并可视化特征重要性和袋外误差（OOB Error），后者为模型性能提供了无偏估计，并可用于确定最优的决策树数量。此外，解决方案还包含了高级实践部分，演示了如何使用K折交叉验证来更稳健地评估模型性能，以及如何对MinLeafSize（最小叶子节点样本数）和树的数量等关键超参数进行简单的网格搜索与优化，帮助使用者找到最佳模型配置。整套代码结构清晰，注释详细，用户可直接套用并根据自己的数据集修改特征和标签，快速应用于实际的分类或回归任务中。

2025-12-09

机器学习MATLAB强化学习算法代码详解（含说明文档及代码）

这是一个全面的MATLAB强化学习实现指南，涵盖了从基础到高级的主要算法。系统分为三大核心部分，展示了强化学习解决序列决策问题的完整流程。第一部分详细介绍了基于值的经典表格方法，包括Q-learning和SARSA算法。以网格世界为环境示例，实现了完整的马尔可夫决策过程框架，涵盖ε-greedy探索策略、Q表学习更新、奖励机制设计，并提供了策略可视化和训练曲线分析工具，帮助理解强化学习的核心概念。第二部分深入讲解了深度强化学习，重点实现深度Q网络（DQN）及其变体。针对连续状态空间问题（如CartPole平衡控制），构建了神经网络函数逼近器，实现了经验回放、目标网络、ε衰减等关键技巧。代码包含Double DQN和Dueling DQN的高级变体，并提供了训练过程监控和智能体性能评估功能。第三部分介绍了策略梯度方法，包含REINFORCE、Actor-Critic和近端策略优化（PPO）三种先进算法。这部分处理连续动作空间控制问题，演示了如何构建策略网络（Actor）和价值网络（Critic），实现基于梯度的策略优化，并包含优势函数估计、重要性采样和裁剪机制等关键技术。整个实现从基础概念到前沿技术层层递进，每部分都包含环境建模、算法实现、训练循环、性能评估和可视化分析。代码结构清晰，注释详细，既适合初学者理解强化学习原理，也可作为实际项目开发的模板框架，为游戏AI、机器人控制、自动驾驶等复杂决策问题提供解决方案。

2025-12-09

机器学习MATLAB支持向量机SVM算法代码详解（含说明文档及代码）

这是一个全面的MATLAB支持向量机（SVM）实现指南，系统性地展示了SVM在分类、回归、多类别任务及参数优化中的完整应用流程。内容分为三个主要部分，涵盖了从基础到高级的各个方面。第一部分是SVM基础实现，展示了二分类问题的完整解决方案。代码演示了如何使用fitcsvm函数实现线性核与RBF核SVM，包括数据生成、标准化处理、模型训练和评估。特别重要的是，这部分详细讲解了参数调优方法，通过网格搜索和交叉验证自动寻找最优的正则化参数C和核参数。此外，还实现了多分类SVM（通过fitcecoc函数使用一对多策略）和支持向量回归（使用fitrsvm函数），并提供了决策边界的可视化功能。第二部分专注于系统化的模型选择和参数优化。通过定义参数网格（包括不同核函数、正则化参数C、多项式次数、核尺度等），对SVM进行全面的超参数搜索。代码实现了自动化的性能比较，帮助用户选择最适合数据和任务的核函数，并绘制了学习曲线来分析模型在不同训练集规模下的表现，为实际应用中的模型选择提供依据。第三部分探讨了SVM的高级应用场景，包括处理类别不平衡数据的多种策略（类别权重调整和代价敏感学习）、概率输出SVM的实现（可计算预测概率和绘制ROC曲线），以及简化版的增量学习示例。最后还提供了一个自定义SVM的简化实现，帮助理解SVM的核心数学原理。这套实现从实际问题出发，提供了完整的解决方案框架，既包含MATLAB工具箱的高效应用，也涉及底层原理的实现，适合从学习研究到工程应用的不同需求。

2025-12-09

机器学习MATLAB神经网络算法代码详解（含说明文档及代码）

这是一个全面的MATLAB神经网络实现指南，涵盖了从基础手动实现到高级工具箱应用的完整流程。内容分为三个主要部分，循序渐进地展示了神经网络在MATLAB中的应用。第一部分展示了神经网络的手动实现，从零开始构建了一个包含两个隐藏层的全连接网络。代码详细实现了前向传播、反向传播算法，使用了ReLU和Softmax激活函数，并加入了L2正则化防止过拟合。该实现包含了完整的数据预处理（标准化、one-hot编码）、训练循环、批量梯度下降和模型评估流程，特别适合学习神经网络底层原理。第二部分介绍了MATLAB官方Neural Network Toolbox的使用，这是更高效的实现方式。通过patternnet和fitnet函数，可以快速构建分类和回归神经网络。代码演示了如何配置网络结构、设置训练参数、使用交叉验证，并提供了训练过程可视化工具，包括性能曲线、误差直方图和混淆矩阵。第三部分专注于卷积神经网络（CNN）的实现，针对图像分类任务。使用Deep Learning Toolbox构建了一个典型的CNN架构，包含卷积层、批归一化层、ReLU激活层、池化层和全连接层。代码以MNIST手写数字识别为例，展示了如何使用trainNetwork函数训练CNN，并提供了模型结构分析和训练过程监控功能。整套代码结构清晰，注释详细，既适合初学者理解神经网络基本原理，也满足实际项目快速部署的需求。从简单的全连接网络到复杂的卷积网络，用户可以根据具体任务选择合适的方法，为图像识别、模式分类、回归预测等任务提供了完整的解决方案。

2025-12-09

【基于MATLAB的算法复现】Flocking for multi-agent dynamics systems algorithms and theory（自由空间及避障算法）（含原文三种算法）

针对文章提出的三种集群算法进行MATLAB代码复现！！！（含原文）文章提出的三种算法：两种适用于自由空间，一种用于受限环境下的避障。通过对前两种算法的全面分析，证明第一种算法体现了Reynolds提出的三条集群规则，但通常导致规则性分裂而非集群；而第二和第三种算法均能实现稳定集群。作者引入了基于-lattice结构的集体势函数构造方法，并采用多物种框架建模真实智能体与虚拟智能体之间的相互作用。研究还表明，集群迁移可通过去中心化的对等网络实现，即“集群无需领导者”。文中给出了粒子系统的“通用”集群定义，并通过大量二维和三维仿真实验验证了所提算法的有效性，包括大规模智能体的集群形成、分离/重聚机动以及窄道穿越等复杂行为。适合人群：控制理论、机器人学、多智能体系统、分布式协调与传感器网络领域的研究人员及研究生；具备一定图论、动力系统与优化背景的工程技术人员。使用场景及目标：①为移动传感器网络、无人飞行器群协同控制提供可扩展、稳定的分布式集群控制算法；②解决多智能体系统在复杂环境中自主导航、避障与编队保持问题；③深入理解自组织系统中集体行为的涌现机制及其稳定性分析方法。阅读建议：本文理论性强，涉及代数图论、李雅普诺夫稳定性、势函数设计等概念，建议结合仿真结果逐步理解算法设计思路与数学推导过程，重点关注-lattice结构、集体势函数构建及LaSalle不变性原理在集群稳定性分析中的应用。

2025-12-04

【基于MATLAB的算法复现】Consensus problems in networks of agents with switching topology and time-delays

程序复现原文图6、图7过程！！！文章研究了具有切换拓扑和时滞的多智能体网络中的共识问题，重点分析了三种情况：固定拓扑的有向网络、切换拓扑的有向网络以及带有时滞的无向网络。文章提出了适用于不同场景的共识协议，并利用代数图论、矩阵理论和控制理论工具对协议收敛性进行了系统分析。作者引入“镜像图”概念，将无向图的代数连通性推广到有向图，并证明平衡图在解决平均共识问题中的关键作用。此外，建立了共识性能（收敛速度）与网络代数连通性之间的直接联系，并揭示了系统鲁棒性与时滞容忍能力之间的权衡关系。; 适合人群：具备控制理论、图论或分布式系统基础知识的研究生、科研人员及工程技术人员；尤其适合从事多智能体协同控制、网络化系统分析等方向的研究者。; 使用场景及目标：① 理解多智能体系统中一致性协议的设计原理与收敛机制；② 掌握切换拓扑及时滞因素对网络共识性能的影响；③ 利用代数图论方法分析动态网络的稳定性与收敛速度；④ 为设计高效、鲁棒的分布式协调算法提供理论支持。; 阅读建议：建议结合线性系统理论、矩阵分析和图论基础进行深入研读，重点关注文中提出的Lyapunov函数构造方法、镜像图定义及其在性能分析中的应用。可通过复现仿真案例加深对理论结果的理解。

2025-12-04

LabVIEW构建TCP服务器端（TCP Server）

目标：基于LabVIEW构建TCP Server，以模拟“TCP/UDP网络调试助手”软件部分功能，实现TCP服务器网络的创建及与TCP客户端的双向通讯。详细说明可参考同名优快云博客：【LabVIEW】构建TCP服务器端（TCP Server）。

2025-12-02

空空如也

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