寻路问题

在MATLAB中，寻找峰值的过程变得非常简便，帮助用户轻松找到数据中的峰值。

粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。PSO模拟了粒子在多维空间中的飞行和速度更新过程，通过调整粒子位置来寻找问题的最优解。在PSO算法的全局寻优过程中，粒子根据个体最佳位置和全局最佳位置不断更新，以逐步优化解空间中的解。算法通过调整惯性权重和加速常数来平衡全局探索和局部开发。

在MATLAB环境中，研究了优化支持向量机（SVM）参数的多种方法，包括遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等。这些方法能够有效提高SVM在实际应用中的性能。

探讨了基于 UMTS-OFDMA 和 SC-FDMA 的无线接入中 LTE 上行链路单载波 OFDMA 的技术特性和应用。

TEMS路测文件统计EXCEL宏是专为电信领域路测数据分析设计的工具。它针对FMT文件进行详尽统计和分析，通过VBA编程语言嵌入Excel工作簿，提供定制功能，帮助用户高效处理和解读路测数据。该工具支持数据清洗、统计分析（如信号强度、呼叫成功率）、自动图表生成及定制报告，有效提升网络工程效率。

链路预测方法的新趋势 基于结构相似性： 这类方法简单易行，计算复杂度低，尤其依赖局部结构的算法。 挑战： 不同算法在不同网络中的预测能力差异巨大。 缺乏对算法性能与网络结构特征之间关系的深入研究。 针对复杂网络（如含权网络、有向网络、多部分网络等）的结构信息预测研究不足。 未来方向： 建立以网络系综理论为基础的链路预测理论框架。 通过网络结构统计分析，估算预测方法的可预测极限，指导最佳方法选择。 基于最大似然估计： 局限性： 计算复杂度高，难以应用于大规模网络。 预测精度有限。 概率模型： 优势： 综合考虑网络结构信息和节点属性信息，力求更精准的预测。 局限性： 计算复杂度高。 节点外在属性信息获取难度大。 总结： 各种链路预测方法都致力于通过对已知数据的精确刻画实现预测，但角度各不相同。基于结构相似性的方法简单高效，但需要克服现有挑战。基于最大似然估计的方法和概率模型则面临计算复杂度和数据获取方面的难题。未来，链路预测需要在理论框架构建、算法优化和复杂网络应用等方面持续探索。

这是我个人原创的matlab脚本，免费分享给需要的人。脚本详细解析了歌曲《一路生花》的相关内容，帮助读者更好地理解和应用。

Matlab中人工蜂群寻食算法有两个版本，详细的注释使其非常适合学习。

赵勇编著的《架构大数据技术及算法解析》涵盖了大数据领域的各个重要环节，从基础概念到实践应用，提供了全面的学习路径： 大数据概念阐述 数据采集方法 数据分析技术 实时数据处理 数据挖掘与深度学习 大数据可视化 大数据安全保障 知名公司大数据架构案例 通过对以上内容的讲解，读者能够建立对大数据全链路的清晰认知，并深入了解其核心技术和算法。

使用Matlab开发，模拟无线电发射机，调制33、34、35MHz的三个通道以及100MHz的寄生调制。接收器设有带通滤波器，随后进行同步解调和低通滤波。最终通过示波器和频谱分析仪进行可视化。