朱志宇著，科学出版社。本书系统介绍粒子滤波算法的基本原理和关键技术，针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化、计算量大的缺点介绍了多种改进的粒子滤波算法，包括基于重要性密度函数选择的粒子滤波算法、基于重采样技术的粒子滤波算法、基于智能优化思想的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法、流形粒子滤波算法等，并将粒子滤波算法应用于机动目标跟踪、语音增强、传感器故障诊断、人脸跟踪等领域，最后探讨了粒子滤波算法的硬件实现问题，给出了基于DSP和FPCA的粒子滤波算法实现方法。
标签： 粒子滤波
上传时间： 2022-05-28
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本书是作者多年从事算法研究的经验总结。书中所有案例均因国内各大 MATLAB 技术论坛网友的切身需求而精心设计，其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现巳出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。本书采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的 MATLAB实现。本书共给出30个案例，每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例，所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB 程序实现和扩展阅读四个部分组成，并配有完整的原创程序，使读者在掌握算法的同时更能快速提高使用算法求解实际问题的能力。
上传时间： 2022-07-04
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IIR数字滤波器是冲激响应为无限长的一类数字滤波器，是电子、通信及信号处理领域的重要研究内容，国内外学者对IIR数字滤波器的优化设计进行了大量研究。其中，进化算法优化设计IIR数字滤波器虽然取得了一定的效果，但是其也有自身的一些不足；另外，基于粒子群算法以及人工鱼群算法的IIR数字滤波器优化设计也取得了较好的效果。但这些方法都是将多目标优化问题转化为单目标优化问题，这种方法是将每个目标赋一个权值，然后将这些赋了权值的目标相加，把相加的结果作为目标函数，在此基础上寻找目标函数的最小值，这样做造成的问题是可能将其中的任何一种满足目标函数值最小的情况作为最优解，但实际上得到的不一定是最优解。也就是说，单目标的方法难以区分哪一种情况为最优解，这样的寻优模型从理论上来说是难以得到最优解的。另外，在将多目标转化为单目标时，各个目标的权值难以确定，而且最终只能得到唯一解。针对这些问题，本文在研究传统遗传算法、进化规划算法以及量子遗传算法的IIR数字滤波器优化设计的基础上，将重点研究IIR数字滤波器的粒子进化规划优化、遗传多目标优化以及量子多目标优化。另外，由于在通信系统中IIR数字滤波器有广泛应用，并且大量采用FPGA实现，多目标优化方法得到的滤波器性能也值得验证，因此，对多目标优化方法得到的IIR数字滤波器系数进行FPGA仿真验证有重要的现实意义。 @@ 论文的主要工作及研究成果具体如下： @@ 1.分析IIR数字滤波器的数学模型及其优化设计的参数；针对低通IIR数字滤波器，采用遗传算法及量子遗传算法对其进行优化设计，并给出相应的仿真结果及分析。 @@ 2.针对使用进化规划算法优化设计IIR数字滤波器时容易陷入局部极值的问题，研究粒子进化规划算法，并将其应用于IIR数字滤波器的优化设计，该算法将粒子群优化算法与进化规划算法相结合，继承了粒子群算法局部搜索能力强和进化规划算法遗传父代优良基因能力强的优点。将这种新的粒子进化规划算法应用于IIR低通、高通、带通、带阻数字滤波器的优化设计，显示了较好的效果。 @@ 3.优化设计IIR数字滤波器时，通常将多目标转化为单目标的优化问题，这种方法虽然设计简单，但是在将多目标转化为单目标时，各个目标的权值难以确定，而且最终只能得到唯一解，不能提供更多的有效解给决策者。针对常 用基于单目标优化算法的不足，在分析IIR数字滤波器优化模型和待优化参数的基础上，本文研究遗传算法的IIR数字滤波器多目标优化设计方法，该方法将多个目标值直接映射到适应度函数中，通过比较函数值的占优关系来搜索问题的有效解集，使用这种方法可以求得一组有效解，并且将多目标转化为单目标的优化方法得到的唯一解也能被包括在这一组有效解中。@@ 4.将量子遗传算法应用于IIR数字滤波器多目标优化设计，研究量子遗传算法的IIR数字滤波器多目标优化设计方法，并将优化结果与传统遗传算法的多目标优化方法进行了比较。仿真结果表明，在对同一种滤波器进行优化设计时，使用该方法得到的结果通带波动更小，过渡带更窄，阻带衰减也更大。 @@ 5.针对IIR数字滤波器的硬件实现问题，在对IIR数字滤波器的结构特征进行分析的基础上，分别采用遗传多目标优化方法量子多目标方法优化设计IIR数字滤波器的系数，然后针对两组系数进行了FPGA( Field-Programmable GateArray，现场可编程门阵列)仿真验证，并对两种结果进行了对比分析。 @@关键词：IIR数字滤波器；优化设计
上传时间： 2013-06-09
上传用户：熊少锋
在现有的道路条件下，提高交通控制和管理水平，合理利用现有的交通设施，充分发挥其能力，是解决我国现在交通问题的有效方法之一。而对单路口信号配时的优化，是城市交通区域控制的基础，十分之重要。本文将自适应变异粒子群算法应用于交通信号配时，与传统的信号配时方法相比较，车辆的平均延误得到了明显的改善。
标签： 条件下
上传时间： 2015-08-11
上传用户：aa54
图像配准的很好的程序，里面用到粒子群算法
上传时间： 2014-01-15
上传用户：15071087253
c++pso程序，用6个基本函数验证的粒子群算法程序
上传时间： 2015-09-30
上传用户：LIKE
模拟一群鸟捕食的情景，从而达到优化目标函数的目的，这就是粒子群算法！起初在可行的空间中随机的产生一群粒子，然后让每个粒子开始在虚拟的空间中向四面八方飞翔，并且每个粒子都记下他们飞过的适应值（也就是目标优化函数）最高的点，而且整个粒子群有一个最高适应值个体，这样，粒子在飞翔的时候尽量朝向自己曾飞过的最好的点和集体的最好的点。最后达到收敛到近似最优点的目的。
标签： 模拟
上传时间： 2016-01-21
上传用户：playboys0
利用MATLAB编写，粒子群算法求解可靠性优化问题
上传时间： 2016-12-09
上传用户：星仔
在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的 循环电量，建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子 群算法(multi-objective particle swarm optimization，MOPSO) 的不足，提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法 (multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering，FCMOPSO)，在迭代过程中引入模糊聚 类分析来寻找每代的集群最优解。与 MOPSO 相比， FCMOPSO 增强了算法的稳定性与全局搜索能力，同时使优 化结果中 Pareto 前沿分布更均匀。在求得 Pareto 最优解集 后，再根据各目标的重要程度，用模糊模型识别从最优解集 中找出不同情况下的最优方案。最后以一欧洲典型微电网为 例，验证算法的有效性和可行性。
上传时间： 2019-11-11
上传用户：Dr.赵劲帅
本书介绍了压力传感器、圆环力敏传感器、氧传感器、有机蒸气传感器及其输出的非线性信号，因传感器是将输人的非电量转化为电学量的元件，要求将测得的电学量反演输出并显示为非电量，以达到测量的最终目的，这就要依靠除经典算法以外的各种先进的算法．例如规范化多项式拟合法、输人－输出的归十算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、量子粒子群算法、神经网络算法、模糊算法才能完成反演转换。本书重点就是结合实际应用介绍这些算法，书中有的算法是本书作者独创的。此外本书还介绍了不同非线性信号的自然和强制融合过程、从而可实现传感器的补偿，以提高其测量精度。
上传时间： 2022-07-05
上传用户：qingfengchizhu
