基于最小欧氏距离的QAM检测方法

该程序用于检测使用QAM作为调制器的系统的接收信号。根据与其他信号的最小欧几里得距离来决定信号的接收质量。

针对Android手机恶意软件日益增多，应用商店在大规模软件安全性检测上遇到的挑战，提出了一种轻量级恶意软件检测方案。方案首先分析了大量恶意软件和正常软件样本的权限信息，通过去冗余处理权限频率特征，最终采用最小距离分类器进行软件分类。实验结果显示，该方案不仅具备可行性，而且在方案复杂度和检测效果上优于同级别方案，适用于大规模恶意软件的初步检测。

diffe 函数用于计算向量 x 中相邻元素之间的欧几里德距离，即欧几里德微分。

matlab开发-自回归模型的最小距离估算。该软件包专门用于执行自回归模型中的最小距离估算。

利用16 QAM的K个子载波生成的OFDM信号进行仿真。通过逆FFT获得的实际样本显示在OFDM基带信号上。解调器解调发射机处随机生成的信号点。用法：在MATLAB中打开并运行文件OFDM.m。

论文主题 本篇论文研究探讨了数据挖掘中的特征选择方法，重点提出了一种基于全局最小冗余的多视角分类技术，通过减少数据冗余提升分类准确率。 特征选择 特征选择是数据挖掘过程中的关键步骤，主要通过选取原始数据集中的特征子集以保留重要信息。研究表明，高维特征会导致维数灾难，不仅增加算法的复杂度，也影响分类准确率和效率。合理的特征选择不仅有助于降低模型复杂度，缩短训练时间，而且在提升分类效率上尤为显著。 多视角学习 多视角学习是将来自不同来源或视角的数据集成，增强对数据的理解。现实中的数据往往多角度，例如社会事件的多方报道。多视角分类方法通过整合这些视角数据，提取丰富信息，提升分类效果。 核心创新点 论

针对数据源中存在的错误数据问题，深入探讨了孤立点检测技术在数据清理过程中的重要作用，并提出了一种基于孤立点检测的有效数据清理方法。论文首先对现有的几种常用孤立点检测方法进行了比较分析，选择出一种性能优异的算法用于检测数据源中的孤立点数据，最后通过一个实例验证了该方法的有效性，结果表明，基于孤立点检测的数据清理方法能够有效识别并处理数据源中的错误数据。

是智能运维方向论文中较早而且较有影响力的一篇文章，首次提出使用机器学习的方法来帮助运维人员自动配置异常检测器，并且取得的较好的性能。虽然有监督的方式仍具有局限性，并且最终的性能指标并不是很高，但Opprentice系统的提出仍然为实际运维中异常检测的工作有很大借鉴价值。在此，简单对该文章进行翻译，供英语水平不高的同学快速浏览，了解文章的主要思想和大致路线，以提高读文章的速度。原本想复现一下，后来看到裴丹老师的一些新论文中，已经找到了更好的解决方式，其中有一篇WWW2018的文章还有代码，准备先看新文章了。GITHUB上有这篇文章的部分代码重现，文末参考资料中有链接，如果有完整重现，请联系我分享

提出了两种新颖的特征选择算法。第一个是过滤方法，而第二个是包装方法。两种算法都依赖于多目标优化中的拥挤距离来衡量特征的重要性，对特征进行有效排序。较少拥挤的特征在目标属性（如类标签）上表现出更大的影响力，从而优化了特征选择的精度。实验结果验证了所提算法在不同数据集上的有效性和鲁棒性，展现了其在复杂场景中的适应能力。