PAM
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论文研究-基于遗传的PAM算法
从给定文件的信息中，我们可以提取和总结出以下IT知识点： 1. 数据挖掘的概念与发展：数据挖掘是通过算法搜索大量数据中隐藏信息的过程，目的是为人类服务。随着数据量的急剧增长，数据挖掘成为研究热点，备受关注。在数据挖掘领域，聚类是一个核心工具，其研究具有特殊重要性。 2. PAM算法的介绍与应用场景：PAM（Partitioning Around Medoids）算法是经典的K-中心聚类算法，通过选择簇中的中心点来代表整个簇。PAM算法对异常值和孤立点有良好的鲁棒性，并能处理不同类型的数据点。尤其适用于小数据集，但对输入参数较为敏感。 3. 遗传算法的概念与优势：遗传算法是一类模仿生物进化过程的
数据挖掘
8
2024-10-10
Matlab开发基于GNChannel的PAM调制与DDE调制
Matlab开发：基于GNChannel的PAM调制与DDE调制。同时实现带AWGN信道的PAM调制解调器。
Matlab
12
2024-07-23
MATLAB开发4PAM调制符号误差率仿真
MATLAB开发：4PAM调制符号误差率仿真。脚本用于计算4PAM调制的符号错误率。
Matlab
9
2024-07-16
MATLAB实现L1-PCA外推的PAM方法
这份MATLAB源代码实现了论文中提出的L1-PCA外推的近端交替最大化方法，用于研究其在合成和真实数据集上的线性收敛性能。与标准的PAM方法、惯性PAM (iPAM)及GS-iPAM进行了比较。作者为王鹏、刘会康和Anthony Man-Cho So，提交给《优化学杂志》（SIAM Journal on Optimization）。
Matlab
7
2024-08-05
在Matlab上使用PAM聚类算法的实验笔记
这份实验笔记详细介绍了如何在Matlab 15b上使用完整的PAM聚类算法。该程序源自作者的课堂笔记，经过实验验证可靠有效。
Matlab
6
2024-09-28
MATLAB开发-NaturalSampling-PAM信号PSD与重构解调失真分析
介绍了MATLAB开发中用于计算PAM信号的PSD（功率谱密度）、PAM信号的重构以及解调信号的失真的代码实现。通过Natural Sampling方法，分析了信号在不同条件下的性能，重点展示了如何利用MATLAB工具对这些信号进行模拟与分析。
PAM信号的PSD计算：通过MATLAB代码，计算和展示了PAM信号的功率谱密度（PSD），可以直观地看到信号频谱的变化情况。
PAM信号的重构：利用Natural Sampling方法，对原始PAM信号进行重构，观察其恢复过程与精度。
解调信号的失真：通过对比原始信号和解调信号的失真程度，评估重构质量。分析中使用的MATLAB工具有效地展
Matlab
3
2024-11-05