格点约简算法
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MIMO检测的格点约简算法——Matlab开发
Matlab开发——MIMO检测中使用的格点约简算法模拟器。该算法优化多输入多输出系统的检测性能。
Matlab
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2024-08-12
非线性维数约简Isomap算法代码
2000年发表于《Science》杂志的Isomap算法Matlab代码，用于非线性数据降维，专注于维数约简。
Matlab
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2024-07-25
特征点匹配算法实现
利用Matlab实现特征点匹配的方法，实现图像的精确配准功能。
Matlab
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2024-08-26
非均匀格点二维分数傅里叶域频率估算
应用窗函数抑制泄露，并基于稀疏性使用MATLAB实现。
算法与数据结构
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2024-05-15
计算点上的拉格朗日多项式值的方法
这个函数计算具有网格点x和网格值y的拉格朗日多项式在给定点的值。这个功能基于重心法实现，并且经过了矢量化优化以提高运算速度。网格点x是一个行向量，网格值y是一个矩阵，每一行代表一个多项式在不同网格点处的值。返回的矩阵p中，p(i,j)表示第i个多项式在点t(j)处的值。
Matlab
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2024-08-18
格基规约算法在MIMO检测中的应用
详细讲解了格基规约算法，并阐述了其在MIMO检测中的应用。首先介绍了格基规约算法的基本步骤，然后结合其他MIMO检测算法的方法，进一步分析其在实际系统中的优势与挑战。通过算法的深度解析，展示了如何通过格基规约提高检测效率与准确性，尤其在复杂信道环境下的表现。
Matlab
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2024-11-06
粗糙集属性约简调研
本调研分析了粗糙集理论中属性约简的方法，为大学生理解这一概念提供了指南。
数据挖掘
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2024-04-30
基于迭代局部搜索和粗糙集的新属性约简算法探讨
介绍了两种基于迭代局部搜索和粗糙集理论的新型属性约简算法。这两种算法均以相对约简的贪婪策略作为起点，并采用不同的属性选择方式。第一种算法采用随机选择策略，而第二种算法则通过复杂的选择程序进行优化。另外，第一种算法设定了固定的迭代次数，而第二种算法则在达到局部最优解时停止迭代。通过对来自UCI的八个著名数据集进行的实验验证，展示了这些算法在属性约简中的显著优势。
Matlab
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2024-07-21
基于云计算的浓缩布尔矩阵并行属性约简算法研究(2015年)
云计算技术作为海量数据挖掘的高效解决方案，结合MapReduce并行计算模型与粗糙集属性约简算法，提出了一种基于MapReduce的浓缩布尔矩阵并行属性约简算法。该算法显著提升了粗糙集属性约简在大数据处理中的效率，适应了云计算环境。实验验证显示，该算法具备出色的效率、加速比和可扩展性。
数据挖掘
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2024-07-23
基于启发式算法的属性约简在数据挖掘中的应用
基于粗糙集理论，探讨了属性约简在数据挖掘中的重要性和应用。通过引入启发式算法，详细分析了其在优化数据挖掘过程中的有效性，并结合实例展示了算法的实际效果。技术进步使得这些算法在处理复杂数据集时显得尤为重要。
数据挖掘
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2024-08-03