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CMA-ES自适应协方差矩阵方法

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简介：
简介：CMA-ES（ covariance matrix adaptation evolution strategy）是一种高效的黑箱优化算法，特别适用于非线性、非凸和多模态连续参数优化问题。该方法通过动态调整搜索分布的协方差矩阵来提高寻优效率和精度。 提供了CMAES的详细Matlab代码，并且包含测试函数，希望对进行优化研究的同学有所帮助。

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  • CMA-ES自适应协方差矩阵方法
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    简介：CMA-ES（ covariance matrix adaptation evolution strategy）是一种高效的黑箱优化算法，特别适用于非线性、非凸和多模态连续参数优化问题。该方法通过动态调整搜索分布的协方差矩阵来提高寻优效率和精度。 提供了CMAES的详细Matlab代码，并且包含测试函数，希望对进行优化研究的同学有所帮助。
     
  • CMA-ES优化方法
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    CMA-ES是一种进化策略算法，主要用于解决复杂非线性多模态优化问题。它通过适应性地调整搜索分布来高效探索解空间，在机器学习、机器人学等领域广泛应用。 CMA-ES是一种优秀的进化算法，在优化问题上表现出色。它的C语言实现代码清晰易懂。
     
  • 一种利用稀疏干扰协方差矩阵重构的鲁棒自适应波束形成方法
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    本文提出了一种基于稀疏干扰协方差矩阵重构的鲁棒自适应波束成形技术，显著提升了复杂噪声环境下的信号处理性能和系统稳定性。 基于Capon谱估计的干扰噪声协方差矩阵重构方法可以消除快拍数据中的期望信号，从而提高波束形成算法的稳健性。然而，在快拍次数较少的情况下，该方法的效果会受到限制：Capon谱估计的结果准确性降低，导致重构矩阵出现较大误差，并且计算量也相对较高。 针对这些问题，设计了一种新的基于稀疏干扰协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成算法。通过引入方向波动参数来修正Capon谱估计结果，并利用接收数据矩阵特征值和干扰信号的空间稀疏性，在经过调整后的干扰方向范围内进行重构操作，从而减少计算量。 理论分析与仿真实验表明，新提出的算法在保持对期望信号角度偏差稳健性的前提下，降低了对于快拍次数及误差的敏感度。该方法形成的波束旁瓣电平更低、零陷更深且宽度有所增加。
     
  • 基于稀疏协方差矩阵的DOA估计方法.rar
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    本研究探讨了一种利用稀疏协方差矩阵进行方向-of-arrival (DOA) 估计的新方法，旨在提高信号处理中的定位精度和计算效率。 此代码利用阵列接收信号协方差矩阵的稀疏性，并通过压缩感知的稀疏重构理论实现信号方位估计。求解过程中使用了凸优化包。
     
  • MATLAB自动代码生成中的变量-Surrogate CMA-ES: 一种基于代理的CMA-ES算法（包括S-CMA-ES和DTS-CMA-ES）...
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    本研究探讨了在MATLAB中利用Surrogate CMA-ES进行高效自动代码生成，特别关注于通过S-CMA-ES和DTS-CMA-ES两种代理增强型CMA-ES算法优化计算效率与精度。 S-CMA-ES 是一种基于代理的优化演进策略，并且是基于 N.Hansen 的 CMA-ES 算法进行改进的版本。该算法可以与高斯过程或随机森林相结合使用。 在 MATLAB 中，可以通过类似原始 CMA-ES 代码中的函数接口来调用 S-CMA-ES 优化器： ```matlab function [xmin, fmin, counteval, stopflag, out, bestever, y_eval] = ... s_cmaes(fitfun,xstart,insigma,inopts,varargin) ``` 参数说明如下： - `fitfun`：目标函数的名称，该函数具有接口形式 `y=fitness(x,varargin)` - `xstart`：目标变量的初始点，确定了尺寸 - `insigma`：初始坐标标准偏差 - `inopts`：ES选项结构体 - `varargin`：可变参数 如果第5个参数是 SurrogateOptions，则表示代理建模开启。在这种情况下，下一个（即第6个）参数应该是一个包含 surrogate 信息的结构数组。
     
  • 基于二次逼近的稀疏矩阵逆协方差估计方法
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    本研究提出了一种基于二次逼近技术的创新算法，专门用于高效地估计大型稀疏矩阵的逆协方差。该方法在保持计算效率的同时，显著提高了准确性与适用范围，在机器学习和统计学领域具有重要应用价值。 利用二次逼近法对稀疏矩阵的逆协方差矩阵进行估计，取得了较好的效果。
     
  • 基于协方差矩阵估计的高光谱图像降噪方法
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    本研究提出了一种基于改进协方差矩阵估计的算法，有效提升高光谱图像降噪效果，保持图像光谱特性和空间细节。 基于协方差矩阵估计的高光谱图像去噪方法能够有效去除噪声，提高图像质量。这种方法利用了高光谱数据的空间和光谱相关性，通过准确估计样本之间的协方差矩阵来实现降噪处理。在实际应用中，该技术可以显著改善高光谱图像的数据质量和分析精度。
     
  • 加权协方差矩阵的计算：MATLAB开发
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    本项目专注于在MATLAB环境中实现加权协方差矩阵的高效计算方法，适用于统计分析与机器学习中的数据处理。 WEIGHTEDCOV 函数返回一个对称矩阵 C，表示输入 T×N 矩阵 Y 的加权协方差。Y 中的行代表观察值，列则代表变量；同时还需要提供一个长度为 T 的权重向量 w。当不同观测结果需要依据特定理论假设或知识进行加权时，此函数可以作为 COV 函数的有效替代选择。 矩阵 C 是半正定的，这意味着它的所有特征值都是非负数。如果 w 等于全1向量（即每个观察权重相同），那么 WEIGHTEDCOV(Y, w) 和 COV(Y, 1) 的结果是相同的。 参考文献：F. Pozzi、T. Di Matteo、T. Aste 在《欧洲物理杂志 B》第85卷，2012年6期中发表了“指数平滑加权相关”一文。DOI:10.1140/epjb/e2012-20697-x。 示例代码： % 生成相关的随机过程 T = 1;
     
  • 改进的自适应方差双边滤波方法
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    本文提出了一种改进的自适应方差双边滤波算法，通过优化参数设置提高了图像处理效果，有效平衡了去噪与细节保留之间的关系。 自适应方差双边滤波能够实现对图像的滤波处理，并且包含测试样例。