相对增益阵列

Matlab开发：相对增益阵列。该程序用于计算相对增益阵列（RGA）、一般RGA以及输入和输出有效性。

这些演示展示了DG Manolakis、VK Ingle和S. Kogon的著作中第11章的数值示例，涵盖了统计和自适应信号处理的频谱估计、信号建模、自适应滤波和阵列处理。内容包括空间匹配滤波器、最优波束成形器、样本矩阵求逆(SMI)和相关矩阵对角加载等基本概念。

Matlab开发：相对小波能量计算方法。这篇简短的教程介绍了如何计算相对小波能量的程序。

该存储库包含与以下手稿相关的Matlab代码：P. Ippersiel、SM Robbins、PC Dixon。研究了步态过程中的下肢协调性和可变性，探讨了年龄和行走表面对步态的影响。代码需在Matlab 2020a及以上版本中运行，支持Mac OS 10.15.5。

问题在于优化整体燃料消耗的同时，使机动航天器与目标航天器会合。由于传输是共面的，因此不考虑平面外项。这是一个具有指定边界条件的自由最终时间最优控制问题。

特点：- 副瓣电平相等- 主瓣宽度最小（副瓣电平和阵列长度相同时）- 单元数量过多时，两端单元激励幅度变化较大，导致馈电困难

在Matlab中进行Routh阵列的开发，包括数组构建和稳定性检查。

太阳能作为一种新能源，正得到广泛应用。为研究光伏发电的基本特性，支持光伏产业发展和能源清洁化，本模型参考IEEE期刊文献，构建了光伏电池板的简化、常规和改进模型，并利用Matlab R2020b的Simulink仿真平台进行了伏安特性曲线和伏瓦特性曲线的模拟。详细参考文献：M. G. Villalva, J. R. Gazoli and E. R. Filho, \"Comprehensive Approach to Modeling and Simulation of Photovoltaic Arrays,\" IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 24, no. 5, pp. 1198-1208, May 2009, doi: 10.1109/TPEL.2009.2013862。

在数据挖掘、机器学习和模式识别领域，特征选择是一个至关重要的问题。针对传统信息增益在类和特征分布不均时存在的偏好问题，本研究提出了一种基于信息增益率和随机森林的特征选择算法。 该算法融合了filter和wrapper模式的优势，首先从信息相关性和分类能力两个方面对特征进行综合度量，然后采用序列前向选择（SFS）策略进行特征选择。算法以分类精度作为评价指标对特征子集进行度量，最终获得最优特征子集。 实验结果表明，该算法不仅可以有效降低特征空间维度，还能提升分类算法的分类性能和查全率。

在Java编程中，信息增益的实现是一项关键任务。这涉及到详细的编程代码和数据库的有效连接。信息增益是一种用于数据分析和决策树构建的重要算法，通过计算数据集中每个特征对于目标变量的贡献度来评估其重要性。编写高效的Java代码，并确保与数据库的稳定连接，是实现这一算法的基础。