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RNN预测(RNN_LSTM)

于 2021-05-06 发布

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差分进化算法
差分演化算法的matlab程序: function DE(Gm,F0)%差分进化算法程序基本程序%F是变异率 F0=0.6 Gm=1000; %最大迭代次数Np=100; %种群规模CR=0.9; %杂交参数G=1;%初始化代数D=0;%所求问题的维数eps=1e-9;%精度ge=zeros(1,Np);%各代的最优值bestx=zeros(Np,D);%各代的最优解%产生初始种群%xmin=-10;xmax=100;%带负数的下界xmin=-5.12;xmax=5.12;%-----函数值计算-----------function result=DEMB(XX); sol=XX; result=0;for i=1:D result=result sol(i)^2; %y=sum(XX.^2-10.*cos(2.*pi.*XX) 10);endend%---------------------------X0=(xmax-xmin)*rand(Np,D) xmin;X=X0;%%%%%%%%%%变异操作X1new=zeros(Np,D);%初始化X1_new=zeros(Np,D);%初始化X1=zeros(Np,D);%初始化value=zeros(1,Np);while Gxmin)&(bonCR %利用二项分布来交叉 X1_new(i,:)=X(i,:); else X1_new(i,:)=X1new(i,:); end end %%%%%%%%%%%%%%%竞争操作 for i=1:Np if DEMB(X1_new(i,:))

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FFT应用1(含报告和仿真)
数字信号处理实践教程实验名称：FFT及其应用一．实验目的学习按时间抽取的基—2FFT算法原理，掌握使用FFT快速计算序列线性卷积的原理与方法，掌握重叠相加法和重叠保留法的原理。二．实验原理快速傅里叶变换将时域中难以处理的信号转换成易于处理的频域信号，分析完成后进行傅里叶反变换即得到原始的时域信号。需要注意区分的是FFT算法针对一个已经测量好的数字序列进行处理，是DFT的一种快速算法，通过蝶形运算利用正交函数特性大大提高了运算速度；而递归DFT算法则是每测量一个点都计算一次。或者可以这么理解：FFT是离线式的计算，而递归DFT则是在线式的。

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IIR uwb脉冲，然后经PPM调制，经Cassioli信道获得其冲激响应h，再经卷积求得接收方获得信号，增加高斯噪声，再然后用uwb信号与接收信号作互相关函数求取延迟时间。根据各个延迟时间，由TOA算法定位。【文件目录】 TOA_uwb ├── TOA_LS.m├── TOA_main.m├── constrained_weighted_NLOS│ ├── TOA_LS.m│ ├── add_noise.m│ ├── cir_cir_intersection.asv│ ├── cir_cir_intersection.m│ ├── constrained_weighted_NLOS.asv│ ├── constrained_weighted_NLOS.m│ ├── constrained_weighted_NLOS_ireative.m│ ├── cost_est.asv│ ├── cost_est.m│ ├── hs_err_pid404.log│ ├── limda_est.asv│ ├── limda_est.m│ ├── weights_cal.asv│ └── weights_cal.m├── dist_t.m├── kalmanfltr.m├── main.m├── monocycle.m├── tdoa_method.m├── tempt.m├── tempt1.m├── testing.asv├── testing.m├── toa.m├── uwb_channel.asv└── uwb_channel.m1 directory, 28 files

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