Advertisement

基于Matlab的滑动时间窗算法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究利用MATLAB开发了一种高效的滑动时间窗口算法，适用于大数据集的时间序列分析，能够有效提取特征并支持模式识别与预测。 滑动时间的MATLAB程序实现包括了两个窗口大小的设置。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Matlab的滑动时间窗算法
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种高效的滑动时间窗口算法，适用于大数据集的时间序列分析，能够有效提取特征并支持模式识别与预测。 滑动时间的MATLAB程序实现包括了两个窗口大小的设置。
     
  • 一维时间序列的置换熵快速计算（基于滑动窗口）- MATLAB实现
    优质
    本研究提出了一种基于滑动窗口的一维时间序列置换熵快速计算方法，并提供了MATLAB实现代码，以提高复杂数据集上的计算效率。 函数 outdata = PE(indata, delay, order, windowSize) 用于计算一维时间序列滑动窗口内序数模式的置换熵值，适用于顺序为1到8的情况。输入参数包括： - indata：一维时间序列（长度N） - 延迟：有序模式中点之间的延迟 - order：定义了序数模式的数量，例如 [1,3,7,8] 对应于 n-1 的形式。 - 置换熵的值通过 log((order+1)!) 归一化，并且根据原始论文中的方法，其范围为[0, 1]。
     
  • 基于蚁群算法的时间窗口路径规划(Matlab)
    优质
    本项目运用Matlab编程实现了一种基于蚁群算法的时间窗口路径规划方案，有效解决了物流配送中时间约束下的最优路径问题。 蚁群算法路径规划时间窗matlab
     
  • 基于Dijkstra与时间窗口规划的AGV电动车调度算法(MATLAB)
    优质
    本研究提出了一种结合Dijkstra算法和时间窗口规划的AGV电动车调度方法，并利用MATLAB进行了仿真验证。通过优化路径选择和任务分配，提高了AGV系统的效率和响应速度。 基于Dijkstra算法和时间窗规划的AGV小车（电动汽车）调度算法。
     
  • MATLAB中的图像滑动窗口算法调用
    优质
    本简介探讨在MATLAB环境下实现与应用图像处理中的滑动窗口技术。通过灵活运用MATLAB函数库，详细介绍如何高效地进行图像特征提取及分析，为计算机视觉领域提供便捷解决方案。 MATLAB可调用的图像滑动窗口算法，经过mex编译后可以使用。该算法返回通过滑动窗口得到的图片块样本。
     
  • 基于空间平滑的MUSIC算法MATLAB实现
    优质
    本项目旨在通过MATLAB软件实现基于空间平滑技术改进的MUSIC（Multiple Signal Classification）算法。此方法有效增强了信号处理中的方向估计精度与稳健性，特别适用于复杂电磁环境下的多源信号识别场景。 我已经多次使用过这个算法，并确认它可以实现并且非常实用。下载后的MATLAB程序可以直接粘贴到空间平滑MUSIC算法的环境中运行。
     
  • 基于MATLAB的空间平滑MUSIC算法程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现空间平滑MUSIC（Multiple Signal Classification）算法，有效提高DOA（方向-of-arrival）估计精度，适用于多信号源定位分析。 空间平滑MUSIC算法的MATLAB程序提供了一种有效的方法来改善信号处理中的方向估计精度。该方法通过引入空间平滑技术，能够显著减少噪声影响并提高谱峰分辨率，在雷达、通信等领域有广泛应用。
     
  • 基于Dijkstra与时间窗口规划的MATLAB AGV调度算法.zip
    优质
    本资源提供了一种结合Dijkstra算法和时间窗口规划的AGV（自动引导车）调度策略，并通过MATLAB实现。该方法优化了路径选择及任务分配，提升了AGV系统的效率和灵活性。 基于MATLAB的AGV调度算法结合了图论中的Dijkstra算法与时间窗规划的知识点。该方法旨在解决自动导引车（AGV）在满足特定时间限制条件下的路径优化问题，以实现高效的任务执行。 Dijkstra算法作为一种经典的最短路径寻找工具，在物流、交通和网络路由等领域有着广泛应用。其基本思想是采用贪心策略，每次选择当前未访问节点中距离起点最近的一个进行扩展。初始时，所有节点的距离值被设为无穷大（除了起始点），通过不断更新每个节点的最小距离与前驱关系，最终构建出从起点到其他各顶点的最短路径树。 对于AGV调度问题而言，在确保任务按时完成的同时还需考虑时间窗约束。这意味着算法不仅要计算AGV的最佳行驶路线，还要保证这些线路能够满足预定的时间要求以避免延误或失败情况的发生。 MATLAB凭借其强大的数值运算能力和图形处理工具非常适合此类复杂场景下的建模与求解工作。在实现过程中，开发者需要定义图结构、编写Dijkstra算法代码，并将时间窗约束整合进调度逻辑中去。通常会使用矩阵或者细胞数组等数据类型来代表任务之间的连接关系以及它们的属性信息。 实施这一项目时，首先需构建AGV与其待执行任务间的关系模型，包括位置坐标、有效操作时间段及优先级等因素；然后将其转化为图结构形式，并利用Dijkstra算法计算出符合时间窗要求下的最短路径方案。此外，在面对大规模问题求解需求的情况下，可能还需要引入启发式优化策略以提高算法效率。 综上所述，该课题涵盖了广泛的理论知识和技术应用层面的内容，通过MATLAB平台实现具有极高的教育意义和实用性价值。在实践中，深入理解Dijkstra算法原理并熟练掌握MATLAB编程技巧是成功解决AGV调度问题的关键所在。
     
  • 基于Matlab的基2FFT时间抽取算法
    优质
    本研究利用MATLAB实现基2快速傅里叶变换（FFT）的时间抽取算法，探讨了其在信号处理中的高效计算方法。 Matlab的时间抽取基2FFT算法可以处理任意长度的数据。该算法在信号处理领域应用广泛，能够高效地计算离散傅里叶变换。通过递归或迭代的方式实现，它将长序列的DFT分解为多个短序列的DFT进行计算，大大减少了运算量和复杂度。 对于Matlab用户来说，在编写基2FFT代码时可以利用其内置函数如fft、bitreverse等来简化编程过程，并且可以通过调整输入数据长度使其满足快速傅里叶变换的要求。此外，还可以结合其他信号处理技术进一步优化算法性能或实现特定功能需求。