SCA：正弦余弦算法

使用MATLAB中的linspace函数生成从0到2π的100个等间距点，然后计算并绘制正弦和余弦函数图形。同时绘制正弦乘余弦和正弦除以余弦加一个极小值的图形。

这个资源提供了涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划和无人机等多个领域的Matlab仿真。

在一个图形窗口中，以子图形式同时绘制正弦、余弦、正切、余切曲线。每条曲线采用不同的颜色和线形，并为每个子图添加标题。 x = linspace(0, 2*pi, 60); y = sin(x); z = cos(x); t = sin(x) ./ (cos(x) + eps); ct = cos(x) ./ (sin(x) + eps); subplot(2, 2, 1); plot(x, y, 'k:p'); title('sin(x)'); axis([0, 2*pi, -1, 1]); subplot(2, 2, 2); plot(x, z, 'r*'); title('cos(x)'); axis([0, 2*pi, -1, 1]); subplot(2, 2, 3); plot(x, t, 'g'); title('tangent(x)'); axis([0, 2*pi, -40, 40]); subplot(2, 2, 4); plot(x, ct); title('cotangent(x)'); axis([0, 2*pi, -40, 40]);

【优化解决方案】基于正弦余弦算法改进的被囊群优化算法是用于求解单目标优化问题的matlab代码。

Matlab中的离散余弦压缩代码在镜片算法的优化下得到进一步改进。

研究论文《STSA：复杂连续优化问题的正弦树种子算法》的MATLAB代码

这是最新推出的SCA算法的一个便捷工具箱。SCA利用正弦和余弦函数的数学模型生成多个初始随机候选解，并使它们向最佳解波动。该算法还集成了多个随机和自适应变量，以便在不同的优化阶段探索和利用搜索空间。这是S. Mirjalili在2015年提出的算法源代码，详见DOI链接：http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.12.022。原始版本可在此处找到：http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/54948-sca--a-sine-c。

随着技术的进步，现在可以使用Matlab来实现修正的正弦波频率估计（RIFE）算法，这在信号处理和通信工程中具有重要意义。该算法能够准确估计正弦波的频率，为数字信号处理领域提供了强大的工具。

主要探讨了智能天线的波束形成算法，该技术在移动通信系统中具有关键意义。特别是基于双曲余弦函数的变步长最小均方（LMS）算法，通过动态调整步长μ以优化算法的稳态误差和收敛速度，提高了对期望信号的跟踪能力。matlab仿真结果表明，该算法相比传统LMS算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差，显示出显著的实用性。