基于双曲余弦函数的智能天线变步长LMS算法研究（2014年）

这段代码专注于创建移动自组织网络（MANET）的图像视图。我使用智能天线和全向天线进行了比较。运行代码时，您需要输入节点数、网络区域的宽度和长度，以及天线的有效半径和增益。建议初始参数为25个节点，网络区域至少为500x500。根据您的需求，天线参数可能需要调整。代码执行后，您可以进行与传输或接收功率相关的计算，使用公式Pr = Pt * A * G / (4 * pi * r^2)，其中Pr是接收功率，Pt是发射功率，A是天线有效面积，G是天线增益，r是天线之间的距离。所有这些值都会存储在工作空间中。

在Matlab中，大多数三角函数、双曲函数以及它们的反函数都能直接应用于符号计算，唯一的例外是函数 atan2()，它仅支持数值计算。

通过编程实现了最小均方算法（LMS）及其改进算法——归一化最小均方算法（NLMS），并对两种算法在不同步长下的性能进行了对比分析。实验结果表明，相比于传统的LMS算法，NLMS算法在收敛速度和稳态误差方面均表现出更优的性能。 关键词: LMS算法，NLMS算法，自适应滤波，性能对比

SCA 是一种解决单目标优化问题的新算法。它通过基于正弦和余弦函数的数学模型，引导多个初始随机候选解向最佳解波动。该算法还集成了随机和自适应变量，以在优化过程中平衡搜索空间的探索和利用。

本研究通过整理和分类明代雹灾史料，建立了明代雹灾数据库，将定性描述转化为定量描述。根据冰雹大小和造成的危害进行等级划分，并统计分析了雹灾发生时伴随的其他阵性天气现象。利用CARMA算法挖掘不同等级雹灾与风、雨、雷电等天气的关联性及规律。研究结果显示，明代雹灾与雨的关联性最显著，其次是风和雷电，这些天气现象易导致大雨雹或大风雨雹等灾害。不同等级雹灾发生时伴随的其他阵性天气的置信度存在差异，提示在处理雹灾时需同时考虑暴雨、狂风、雷电等强对流天气。

MATLAB开发了基于智能天线的移动电话网络。这项工作比较了智能天线和MANET全向天线的性能差异。

研究发现，北斗模块的定位误差符合正态分布规律。基于此规律，本系统采用双天线模块接收北斗定位信号，并将信息传输至TMS320F28335DSP芯片进行实时算法处理。处理后的定位信息被传递至嵌入式ARM芯片，并在TFT液晶屏上显示。系统支持用户自定义北斗模块工作模式。当北斗信号无法接收时，DSP利用UKF滤波算法预测定位信息，并将预测信息标记后显示在TFT液晶屏上。

聚类分析在数据挖掘、模式识别和图像分析等领域具有重要作用。传统的 K-means 算法容易受初始聚类中心选择的影响，陷入局部最优解。为此，提出一种基于自适应步长的萤火虫划分聚类算法 (ASFA)。该算法利用萤火虫算法的随机性和全局搜索能力，确定指定数量的初始簇中心，然后利用 K-means 算法进行精确的簇划分。为避免算法陷入局部最优并提高求解精度，ASFA 采用自适应步长策略替代传统的固定步长。 通过在不同规模的标准数据集上进行实验，将 ASFA 与 K-means、GAK、PSOK 等算法进行比较，结果表明 ASFA 具有更优的聚类性能、稳定性和鲁棒性，并在寻优精度方面表现出显著优势。

随着时间的推移，商业智能在企业决策中的角色变得越来越关键。本报告详细分析了2010年商业智能技术的应用和发展趋势，突出了其在数据分析和业务优化中的重要性。技术的进步推动了商业智能工具在各行业的广泛应用，对企业战略制定和执行起到了至关重要的作用。