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CMA、GSOP和DDLMS的MATLAB代码.rar

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简介：
该资源包含了用于执行CMA（复杂矩阵算法）、GSOP（全局搜索优化程序）及DDLMS（双重衰减学习记忆系统）操作的MATLAB代码，适用于科研与工程应用。 通信系统的MATLAB源码可以用于研究和开发各种信号处理技术。这些代码通常包括调制解调、信道编码及误码分析等功能模块，对于学习通信理论与实践具有重要价值。此外，通过使用MATLAB的仿真环境，研究人员能够有效地测试不同算法在多种场景下的性能表现，并进行优化改进。

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  • CMA、GSOP和DDLMS的MATLAB代码.rar
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    该资源包含了用于执行CMA（复杂矩阵算法）、GSOP（全局搜索优化程序）及DDLMS（双重衰减学习记忆系统）操作的MATLAB代码，适用于科研与工程应用。 通信系统的MATLAB源码可以用于研究和开发各种信号处理技术。这些代码通常包括调制解调、信道编码及误码分析等功能模块，对于学习通信理论与实践具有重要价值。此外，通过使用MATLAB的仿真环境，研究人员能够有效地测试不同算法在多种场景下的性能表现，并进行优化改进。
     
  • 基于CMA与DDLMS的联合盲均衡算法（2009年）
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    本研究提出了一种结合CMA和DDLMS技术的联合盲均衡算法，有效提升了信道估计精度及收敛速度，在通信领域具有重要应用价值。 在数字视频广播有线标准接收机的盲均衡器设计中通常采用恒模算法（CMA）进行系数初始化计算。为解决传统恒模算法收敛速度慢的问题，本段落提出了一种用于捕获阶段的快速盲均衡方法。该方法利用恒模算法和判决导向最小均方误差(DDLMS)算法在捕获期间同时更新滤波器系数，并且在此过程中没有增加乘法运算次数的情况下提升了均衡性能。通过理论分析及正交幅度调制信号仿真，证明了此新算法能在确保收敛精度的同时提高盲均衡的速率，并有利于硬件实现。
     
  • 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。
     
  • 关于CMA-ES的综述及Matlab代码
    优质
    本文章全面介绍了CMA-ES算法，并提供了详细的Matlab实现代码，旨在帮助读者理解和应用这一优化技术。 Python代码在很多地方都可以看到，在利用Python进行相关操作和实现时，对于每一个Python初学者来说都是必不可少的内容。这里运用了相关的Python知识进行了简单的实验，希望能对大家有所帮助。
     
  • CMAcode.rar_CMA-ES_MATLAB_含CMA算法的MATLAB代码_MIMO相关
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的CMA-ES（协方差矩阵自适应演化策略）优化算法，特别适用于多输入多输出(MIMO)系统。包含详细的注释和示例，方便研究与应用开发。 我有一个个人作品，是用MATLAB编写的CMA算法代码，可以正常执行。
     
  • MATLAB中的CMA-ES实现
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中实现Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)算法，并探讨了其优化问题求解的应用。 进化策略（ES）是最早且最古老的进化算法之一，它基于自适应与进化的原理。特别是描述进化策略工作方式的核心概念就是“进化”。协方差矩阵适应的进化策略（CMA-ES）则是这种算法的一个最新、最强力的版本，由Nikolaus Hansen和Andreas Ostermeier在2001年提出。本段落将向您介绍MATLAB中结构化开源实现的CMA-ES。
     
  • MATLAB中的CMA-ES实现
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境中实现Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)的方法和步骤，为优化问题提供了一个强大的工具。 CMAES（自适应协方差矩阵进化算法）的Matlab实现，包含一个带有动画演示的小示例程序。
     
  • CMA-DD-LMS
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    CMA-DD-LMS是一种先进的管理系统，结合了成本管理分析、数据驱动决策和学习管理系统的特点，旨在优化企业运营效率和员工能力发展。 盲均衡技术在处理16-QAM信号中的应用，特别是结合了CMA（常数模）与DDLMS（判决引导最小均方）算法的Matlab程序实现。这种方法有效提升了通信系统的性能，特别是在信道条件不佳的情况下能够自动调整以优化接收质量。
     
  • SRCNN结合Pytorch和Matlab代码包.rar
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    这是一个包含SRCNN模型在Pytorch和Matlab环境下实现代码的资源包，适用于图像超分辨率研究与学习。 SRCNN（超分辨率卷积神经网络）是首个在图像超分辨率重建领域应用深度学习模型的实例。该模型接收一张低分辨率输入图像，并通过双立方插值将其放大至目标尺寸。随后，利用一个三层的卷积神经网络来拟合从低分辨率到高分辨率图像之间的非线性映射关系。最后，将经过训练后的网络输出结果作为重建得到的高分辨率图像。
     
  • MATLAB代码.rar
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    该文件包含了一系列用于数据分析、算法开发和数值计算的MATLAB源代码。适用于科研与工程应用中的多种场景。 1998年全国大学生数学建模竞赛题目A题涉及投资的收益与风险问题。该题目要求研究如何在固定的风险水平下获得最大化的收益，或者在固定的预期收益率条件下最小化风险，并探讨不同资产之间的权重分配方法。相关的问题可以通过使用MATLAB编程语言来解决和模拟这些金融模型。