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最优化算法实验报告(附Matlab程序)

最优化算法实验报告(附Matlab程序)
最优化算法实验报告(附Matlab程序)

最优化方法(Matlab)实验报告

——Fibonacci 法

一、实验目的:

用MATLAB 程序实现一维搜索中用Fibonacc 法求解一元单峰函数的极小值问题。二、实验原理:

(一)、构造Fibonacci 数列:设数列{}k F ,满足条件:

1、011F F ==

2、11

k k k F F F +-=+则称数列{}k F 为Fibonacci 数列。(二)、迭代过程:

首先由下面的迭代公式确定出迭代点:

1

1

1

(),1,...,1(),1,...,1n k k k k k n k n k

k k k k n k F a b a k n F F u a b a k n F λ---+--+=+

-=-=+

-=-易验证,用上述迭代公式进行迭代时,第k 次迭代的区间长度缩短比率恰好为

1

n k

n k F F --+。故可设迭代次数为n ,因此有11121211221111223231

()()......()()n n n n n n n n n

F F F F F F b a b a b a b a b a F F F F F F F ------=

-=?-==?-=-若设精度为L ,则有第n 次迭代得区间长度111

()n n n

b a L

b a L

F -≤-≤,即

就是

111

()n

b a L F -≤,由此便可确定出迭代次数n 。

假设第k 次迭代时已确定出区间[,]k k a b 以及试探点,[,]k k k k u a b λ∈并且k k u λ<。计算试探点处的函数值,有以下两种可能:(1)若()()k k f f u λ>,则令

111111111,,()()

()

k k k k

k k k k n k k k k k n k

a b b f f F

a b a F λλμλμμ++++--++++-=====+-计算1()k f μ+的值。(2)()()k k f f u λ≤,则令

111121111,,()()

()

k k k k

k k k k n k k k k k n k

a a

b f f F

a b a F μμλμλλ++++--++++-=====+-计算1()k f λ+的值。

又因为第一次迭代确定出了两个迭代点,以后每迭代一次,新增加一个迭代点,这样在迭代n-1后便计算完了n 个迭代点。因此第n 次迭代中,选用第n-1次的迭代点以及辨别常数δ构造n λ和n μ:

1

1n n n n λλμλδ

--==+再用同样的方法进行判断:(1)、若()n f λ>()n f μ则令

1

n n n n a b b λ-==(2)、若()n f λ<=()n f μ则令

1n n n n

a a

b μ-==这样便可确定出最优解的存在区间[,]n n a b 。

三、实验步骤:

(1)给定初始区间11[,]a b 和期望达到的精度L ,求迭代次数n ,使得

11

n b a F L

-≥

置判别系数0δ>,计算试探点11u λ 和 ,其中

2

1111()n n

F a b a F λ-=+

-1

1111()n n

F u a b a F -=+

-计算函数值11()()f f u λ和,置k =1;

(2)若()()k k f f u λ>,则转(3);若()()k k f f u λ≤,则转(4);(3)令1111,,,()()k k k k k k k k a b b u f f u λλλ++++====,计算试探点1k u +,

1

1111()n k k k k k n k

F u a b a F --++++-=+

-若k =n -2,则转步骤(5);否则,计算1()k f u +,置k=k+1,转步骤(2);(4)令1111,,,()()k k k k k k k k a a b u u f u f λλ++++====,计算1k λ+,

2

1111()n k k k k k n k

F a b a F λ--++++-=+

-若k =n -2,则转步骤(5);否则,计算1()k f λ+,置k=k+1,转步骤(2);(5)令11,n n n n u λλλδ--==+,计算()()n n f f u λ和若()()n n f f u λ>,则令1,n n n n a b b λ-==若()()n n f f u λ≤,则令

1,n n n n

a a

b λ-==停止计算,极小点含于[,]n n a b 。四、算法流程图

五、用MATLAB 程序实现,并计算一个例题。(程序见附录)例题:用Fibonacci 法求解问题

2min ()1

def

f x t t =-+设初始区间11[,][1,1]a b =-,精度L=0.001,辨别常数0.0001δ=六、实验结果:

函数图像及迭代点变动图像如下图所示:

y=t 2-t+1

由运行结果看出,迭代进行18次便达到期望的精度,其迭代点序列向量如下:

a=[-1.0000

-0.23610.23610.23610.41640.41640.41640.45900.48530.48530.49530.49530.49530.49770.49920.49920.49960.4996];b=[1.0000

1.0000 1.00000.70820.70820.59670.52790.52790.52790.51160.51160.50540.50160.50160.50160.50060.50060.5001];r=[-0.23610.23610.52790.41640.52790.48530.4590

0.4853

0.5016

0.49530.50160.4992

0.49770.49920.50010.49960.50010.5001];

u=[0.23610.52790.70820.52790.59670.5279

0.48530.50160.51160.50160.50540.5016

0.49920.50010.50060.50010.50010.5001];

最优值存在区间为:[0.4996,0.5001]。

七、附录:

算法程序如下:

1、Fibonacci算法编程如下:

function[a,b,r,u,fr,fu,n]=Fibonacci(f,a1,b1,L,e)

%函数功能:用Fibonacci法进行一维搜索,求解单峰函数f的极小值问题;

%初始条件:初始区间为[a1,b1],给定精度为L>0,辨别常数e>0;

%下面构造Fibonacci数列

F=[];

t=(b1-a1)/L;

F(1)=1;F(2)=1;

i=1;

while(F(i)

F(i+2)=F(i+1)+F(i);

i=i+1;

end

n=i;%n为迭代次数

%下面进行迭代

a=[];

b=[];

a(1)=a1;

b(1)=b1;

r=[];

u=[];

r(1)=a(1)+(F(n-1)/F(n+1))*(b(1)-a(1));

u(1)=a(1)+(F(n)/F(n+1))*(b(1)-a(1));

fr=[];

fu=[];

fr(1)=f(r(1));

fu(1)=f(u(1));

k=1;

while(k~=n)

if(fr(k)

a(k+1)=a(k);

b(k+1)=u(k);

u(k+1)=r(k);

fu(k+1)=fr(k);

r(k+1)=a(k+1)+(F(n-k-1)/F(n-k+1))*(b(k+1)-a(k+1));

fr(k+1)=f(r(k+1));

else

a(k+1)=r(k);

b(k+1)=b(k);

r(k+1)=u(k);

fr(k+1)=fu(k);

u(k+1)=a(k+1)+(F(n-k)/F(n-k+1))*(b(k+1)-a(k+1));

fu(k+1)=f(u(k+1));

end

k=k+1;

end

r(n)=r(n-1);

u(n)=r(n-1);

fr(n)=f(r(n));

fu(n)=f(u(n));

if(fr(n)>fu(n))

a(n)=r(n);

b(n)=b(n-1);

else

a(n)=a(n-1);

b(n)=u(n);

end

2、求解函数:

function y=f(t)

y=t^2-t+1;

3、函数求解及绘制动态模拟图程序如下:

a1=-1;

b1=1;

L=0.001;

e=0.0001;

[a,b,r,u,fr,fu,n]=Fibonacci(@f,a1,b1,L,e)

disp('极小值存在区间为:');

a(n)

b(n)

for x=(-1):0.01:1;

x1=x;x2=x1+0.01;

axis([-1,1,0,3]);%设置坐标

y1=f(x1);y2=f(x2);

grid on;

plot([x1,x2],[y1,y2],'b');

pause(0.001);

hold on;

end

title('y=t^2-t+1')%添加标题

grid on;

y=zeros(1,n);

for i=1:n

plot(a(i),y(i),'m.');

hold on;

plot(b(i),y(i),'b.');

hold on;

plot(r(i),y(i),'gp');

hold on;

plot(u(i),y(i),'cp');

hold on;

pause(1);

end

遗传算法优化相关MATLAB算法实现

遗传算法 1、案例背景 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体,再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。 在遗传算法中,染色体对应的是数据或数组,通常是由一维的串结构数据来表示,串上各个位置对应基因的取值。基因组成的串就是染色体,或者叫基因型个体( Individuals) 。一定数量的个体组成了群体(Population)。群体中个体的数目称为群体大小(Population Size),也叫群体规模。而各个个体对环境的适应程度叫做适应度( Fitness) 。 2、遗传算法中常用函数 1)创建种群函数—crtbp 2)适应度计算函数—ranking 3)选择函数—select 4)交叉算子函数—recombin 5)变异算子函数—mut 6)选择函数—reins 7)实用函数—bs2rv 8)实用函数—rep 3、主程序: 1. 简单一元函数优化: clc clear all close all %% 画出函数图 figure(1); hold on; lb=1;ub=2; %函数自变量范围【1,2】 ezplot('sin(10*pi*X)/X',[lb,ub]); %画出函数曲线 xlabel('自变量/X') ylabel('函数值/Y') %% 定义遗传算法参数 NIND=40; %个体数目 MAXGEN=20; %最大遗传代数 PRECI=20; %变量的二进制位数 GGAP=0.95; %代沟 px=0.7; %交叉概率 pm=0.01; %变异概率

聚类分析Matlab程序实现

2. Matlab程序 2.1 一次聚类法 X=[11978 12.5 93.5 31908;…;57500 67.6 238.0 15900]; T=clusterdata(X,0.9) 2.2 分步聚类 Step1 寻找变量之间的相似性 用pdist函数计算相似矩阵,有多种方法可以计算距离,进行计算之前最好先将数据用zscore 函数进行标准化。 X2=zscore(X); %标准化数据 Y2=pdist(X2); %计算距离 Step2 定义变量之间的连接 Z2=linkage(Y2); Step3 评价聚类信息 C2=cophenet(Z2,Y2); //0.94698 Step4 创建聚类,并作出谱系图 T=cluster(Z2,6); H=dendrogram(Z2); Matlab提供了两种方法进行聚类分析。 一种是利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法; 另一种是分步聚类:(1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离;(2)用 linkage函数定义变量之间的连接;(3)用 cophenetic函数评价聚类信息;(4)用cluster函数创建聚类。 1.Matlab中相关函数介绍 1.1 pdist函数 调用格式:Y=pdist(X,’metric’) 说明:用‘metric’指定的方法计算 X 数据矩阵中对象之间的距离。’ X:一个m×n的矩阵,它是由m个对象组成的数据集,每个对象的大小为n。 metric’取值如下: ‘euclidean’:欧氏距离(默认);‘seuclidean’:标准化欧氏距离; ‘mahalanobis’:马氏距离;‘cityblock’:布洛克距离; ‘minkowski’:明可夫斯基距离;‘cosine’: ‘correlation’:‘hamming’: ‘jaccard’:‘chebychev’:Chebychev距离。 1.2 squareform函数 调用格式:Z=squareform(Y,..) 说明:强制将距离矩阵从上三角形式转化为方阵形式,或从方阵形式转化为上三角形式。 1.3 linkage函数 调用格式:Z=linkage(Y,’method’) 说明:用‘method’参数指定的算法计算系统聚类树。 Y:pdist函数返回的距离向量;

《MATLAB与数值分析》第一次上机实验报告

电子科技大学电子工程学院标准实验报告(实验)课程名称MATLAB与数值分析 学生姓名:李培睿 学号:2013020904026 指导教师:程建

一、实验名称 《MATLAB与数值分析》第一次上机实验 二、实验目的 1. 熟练掌握矩阵的生成、加、减、乘、除、转置、行列式、逆、范数等运算 操作。(用.m文件和Matlab函数编写一个对给定矩阵进行运算操作的程序) 2. 熟练掌握算术符号操作和基本运算操作,包括矩阵合并、向量合并、符号 转换、展开符号表达式、符号因式分解、符号表达式的化简、代数方程的符号解析解、特征多项式、函数的反函数、函数计算器、微积分、常微分方程的符号解、符号函数的画图等。(用.m文件编写进行符号因式分解和函数求反的程序) 3. 掌握Matlab函数的编写规范。 4、掌握Matlab常用的绘图处理操作,包括:基本平面图、图形注释命令、 三维曲线和面的填充、三维等高线等。(用.m文件编写在一个图形窗口上绘制正弦和余弦函数的图形,并给出充分的图形注释) 5. 熟练操作MATLAB软件平台,能利用M文件完成MATLAB的程序设计。 三、实验内容 1. 编程实现以下数列的图像,用户能输入不同的初始值以及系数。并以x, y为坐标显示图像 x(n+1) = a*x(n)-b*(y(n)-x(n)^2); y(n+1) = b*x(n)+a*(y(n)-x(n)^2) 2. 编程实现奥运5环图,允许用户输入环的直径。 3. 实现对输入任意长度向量元素的冒泡排序的升序排列。不允许使用sort 函数。 四、实验数据及结果分析 题目一: ①在Editor窗口编写函数代码如下:

最优化算法-Matlab程序

CG程序代码 function [x,y] = cg(A,b,x0) %%%%%%%%%%%%%%%%%CG算法%%%%%%%%%%%% r0 = A*x0-b; p0 = -r0; k = 0; r = r0; p = p0; x = x0; while r~=0 alpha = -r'*p/(p'*A*p); x = x+alpha*p; rold = r; r = rold+alpha*A*p; beta = r'*r/(rold'*rold); p = -r+beta*p; plot(k,norm(p),'.--'); hold on k = k+1; end y.funcount = k; y.fval = x'*A*x/2-b'*x;

function [x,y] = cg_FR(fun,dfun,x0) %%%%%%%%%%%%%%%CG_FR算法%%%%%%%%%%%%%%% error = 10^-5; f0 = feval(fun,x0); df0 = feval(dfun,x0); p0 = -df0; f = f0; df = df0; p = p0; x = x0; k = 0; while ((norm(df)>error)&&(k<1000)) f = feval(fun,x); [alpha,funcNk,exitflag] = lines(fun,0.01,0.15,0.85,6,f,df'*p,x,p);%%用线搜索找下降距离%% if exitflag == -1 disp('Break!!!'); break; end x = x+alpha*p; dfold = df; df = feval(dfun,x); beta = df'*df/(dfold'*dfold); p = -df+beta*p; plot(k,norm(df),'.--'); hold on k = k+1; end y.funcount = k; y.fval = feval(fun,x); y.error = norm(df);

Matlab频谱分析程序

Matlab频谱分析程序

Matlab 信号处理工具箱 谱估计专题 频谱分析 Spectral estimation (谱估计)的目标是基于一个有限的数据集合描述一个信号的功率(在频率上的)分布。功率谱估计在很多场合下都是有用的,包括对宽带噪声湮没下的信号的检测。 从数学上看,一个平稳随机过程n x 的power spectrum (功率谱)和correlation sequence (相关序列)通过discrete-time Fourier transform (离散时间傅立叶变换)构成联系。从normalized frequency (归一化角频率)角度看,有下式 ()()j m xx xx m S R m e ωω∞ -=-∞ = ∑ 注:()() 2 xx S X ωω=,其中 ()/2 /2 lim N j n n N N X x e N ωω=-=∑ πωπ -<≤。 其matlab 近似为X=fft(x,N)/sqrt(N),在下文中()L X f 就是指matlab fft 函数的计算结果了 使用关系2/s f f ωπ=可以写成物理频率f 的函数,

其中s f 是采样频率 ()()2/s jfm f xx xx m S f R m e π∞ -=-∞ = ∑ 相关序列可以从功率谱用IDFT 变换求得: ()()()/2 2//2 2s s s f jfm f j m xx xx xx s f S e S f e R m d df f πωππ ωωπ- -= =?? 序列n x 在整个Nyquist 间隔上的平均功率可以 表示为 ()()() /2 /2 02s s f xx xx xx s f S S f R d df f ππ ωωπ- -= =?? 上式中的 ()()2xx xx S P ωωπ = 以及()()xx xx s S f P f f = 被定义为平稳随机信号n x 的power spectral density (PSD)(功率谱密度) 一个信号在频带[]1 2 1 2 ,,0ωωωω π ≤<≤上的平均功率 可以通过对PSD 在频带上积分求出 []()()2 1 121 2 ,xx xx P P d P d ωωωωωω ωωωω-- = +?? 从上式中可以看出()xx P ω是一个信号在一个无 穷小频带上的功率浓度,这也是为什么它叫做功率谱密度。

MATLAB实现FCM 聚类算法

本文在阐述聚类分析方法的基础上重点研究FCM 聚类算法。FCM 算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。最后基于MATLAB实现了对图像信息的聚类。 第 1 章概述 聚类分析是数据挖掘的一项重要功能,而聚类算法是目前研究的核心,聚类分析就是使用聚类算法来发现有意义的聚类,即“物以类聚” 。虽然聚类也可起到分类的作用,但和大多数分类或预测不同。大多数分类方法都是演绎的,即人们事先确定某种事物分类的准则或各类别的标准,分类的过程就是比较分类的要素与各类别标准,然后将各要素划归于各类别中。确定事物的分类准则或各类别的标准或多或少带有主观色彩。 为获得基于划分聚类分析的全局最优结果,则需要穷举所有可能的对象划分,为此大多数应用采用的常用启发方法包括:k-均值算法,算法中的每一个聚类均用相应聚类中对象的均值来表示;k-medoid 算法,算法中的每一个聚类均用相应聚类中离聚类中心最近的对象来表示。这些启发聚类方法在分析中小规模数据集以发现圆形或球状聚类时工作得很好,但当分析处理大规模数据集或复杂数据类型时效果较差,需要对其进行扩展。 而模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM)聚类方法,属于基于目标函数的模糊聚类算法的范畴。模糊C均值聚类方法是基于目标函数的模糊聚类算法理论中最为完善、应用最为广泛的一种算法。模糊c均值算法最早从硬聚类目标函数的优化中导出的。为了借助目标函数法求解聚类问题,人们利用均方逼近理论构造了带约束的非线性规划函数,以此来求解聚类问题,从此类内平方误差和WGSS(Within-Groups Sum of Squared Error)成为聚类目标函数的普遍形式。随着模糊划分概念的提出,Dunn [10] 首先将其推广到加权WGSS 函数,后来由Bezdek 扩展到加权WGSS 的无限族,形成了FCM 聚类算法的通用聚类准则。从此这类模糊聚类蓬勃发展起来,目前已经形成庞大的体系。 第 2 章聚类分析方法 2-1 聚类分析 聚类分析就是根据对象的相似性将其分群,聚类是一种无监督学习方法,它不需要先验的分类知识就能发现数据下的隐藏结构。它的目标是要对一个给定的数据集进行划分,这种划分应满足以下两个特性:①类内相似性:属于同一类的数据应尽可能相似。②类间相异性:属于不同类的数据应尽可能相异。图2.1是一个简单聚类分析的例子。

Matlab实验报告3

实验三函数的可视化与Matlab作图 一、按要求绘制如下曲线(面): 1. 在[0,4pi]上画sin(x),cos(x)在同一图像中,其中cos(x)图像用红色小圆圈,并在函数图上标注“y=sin(x)”,”y=cos(x)”,X轴,Y轴,标题为“正弦余弦函数图像。”答:>> clear >> clf, x=linspace(0,4*pi,200);y1=sin(x);y2=cos(x); plot(x,y1,'k-',x,y2,'ro') >> title('正弦余弦函数图像。') >> legend('y=sin(x)','y=cos(x)') >> ylabel('\it{Y轴}'); >> xlabel('\it{X轴}'); 2.任意绘制彗星曲线图。 答:>> clf; >> x=[1:10]; y=[5 6 3 4 8 1 10 3 5 6]; >> z=0:0.1:100; x=sin(z);y=cos(z).*10; >> %三维彗星图 comet3(x,y,z) >> %二维彗星图

t = -pi:pi/200:pi; comet(t,tan(sin(t))-sin(tan(t)))

3.在多窗口中绘制y=sin(t)*sin(t);y1=sin(3*t+2.5);y2=sin(5*t+5)并加以标注。答:>> clf; t=0:0.1:4*pi; subplot(3,1,1),plot(sin(t).*sin(t)),legend('y=sin(t)*sin(t)') subplot(3,1,2),plot(sin(3*t+2.5)),legend('y1=sin(3*t+2.5)') subplot(3,1,3),plot(sin(5*t+5)),legend('y2=sin(5*t+5)') 4.自拟题目绘制三维线图。 绘制以下方程y1=sin(t),y2=cos(t),x=t在t=[0,2π] 对应的三维曲线。 >> clf; >> t=0:pi/10:2*pi; >> y1=sin(t);y2=cos(t); >> plot3(y1,y2,t);grid on; >> xlabel('Dependent Variable Y1'); >> ylabel('Dependent Variable Y2'); >> zlabel('Dependent Variable X'); >> title('Sin and Cos Curve');

信号检测与估值matlab仿真报告

信号检测与估值 仿真报告 题目信号检测与估值的MATLAB仿真学院通信工程学院 专业通信与信息系统 学生姓名 学号 导师姓名

作业1 试编写程序,画出相干移频键控、非相干移频键控(无衰落)和瑞利衰落信道下非相干移频键控的性能曲线。 (1)根据理论分析公式画性能曲线; (2)信噪比范围(0dB-10dB),间隔是1dB; (3)信噪比计算SNR=10lg(Es/N0) 一、脚本文件 1、主程序 %******************************************************** %二元移频信号检测性能曲线(理论分析) %FSK_theo.m %******************************************************** clear all; clc; SNRindB=0:1:20; Pe_CFSK=zeros(1,length(SNRindB)); Pe_NCFSK=zeros(1,length(SNRindB)); Pe_NCFSK_Rayleigh=zeros(1,length(SNRindB)); for i=1:length(SNRindB) EsN0=exp(SNRindB(i)*log(10)/10); Es_aveN0=exp(SNRindB(i)*log(10)/10); Pe_CFSK(i)=Qfunct(sqrt(EsN0));%相干移频键控系统 Pe_NCFSK(i)=0.5*exp(-EsN0/2);%非相干移频键控系统(无衰落) Pe_NCFSK_Rayleigh(i)=1/(2+Es_aveN0);%非相干移频键控系统(瑞利衰落)end semilogy(SNRindB,Pe_CFSK,'-o',SNRindB,Pe_NCFSK,'-*',SNRindB,Pe_NCFSK_Rayleigh ,'-'); xlabel('Es/No或平均Es/No(dB)'); ylabel('最小平均错误概率Pe'); legend('相干移频','非相干移频(无衰落)','非相干移频(瑞利衰落)'); title('二元移频信号检测性能曲线'); axis([0 20 10^-7 1]); grid on; 2、调用子函数 %******************************************************** %Q函数 %Qfunct.m %********************************************************

matlab实现Kmeans聚类算法

题目:matlab实现Kmeans聚类算法 姓名吴隆煌 学号41158007

背景知识 1.简介: Kmeans算法是一种经典的聚类算法,在模式识别中得到了广泛的应用,基于Kmeans的变种算法也有很多,模糊Kmeans、分层Kmeans 等。 Kmeans和应用于混合高斯模型的受限EM算法是一致的。高斯混合模型广泛用于数据挖掘、模式识别、机器学习、统计分析。Kmeans 的迭代步骤可以看成E步和M步,E:固定参数类别中心向量重新标记样本,M:固定标记样本调整类别中心向量。K均值只考虑(估计)了均值,而没有估计类别的方差,所以聚类的结构比较适合于特征协方差相等的类别。 Kmeans在某种程度也可以看成Meanshitf的特殊版本,Meanshift 是一种概率密度梯度估计方法(优点:无需求解出具体的概率密度,直接求解概率密度梯度。),所以Meanshift可以用于寻找数据的多个模态(类别),利用的是梯度上升法。在06年的一篇CVPR文章上,证明了Meanshift方法是牛顿拉夫逊算法的变种。Kmeans 和EM算法相似是指混合密度的形式已知(参数形式已知)情况下,利用迭代方法,在参数空间中搜索解。而Kmeans和Meanshift相似是指都是一种概率密度梯度估计的方法,不过是Kmean选用的是特殊的核函数(uniform kernel),而与混合概率密度形式是否已知无关,是一种梯度求解方式。 k-means是一种聚类算法,这种算法是依赖于点的邻域来决定哪些

点应该分在一个组中。当一堆点都靠的比较近,那这堆点应该是分到同一组。使用k-means,可以找到每一组的中心点。 当然,聚类算法并不局限于2维的点,也可以对高维的空间(3维,4维,等等)的点进行聚类,任意高维的空间都可以。 上图中的彩色部分是一些二维空间点。上图中已经把这些点分组了,并使用了不同的颜色对各组进行了标记。这就是聚类算法要做的事情。 这个算法的输入是: 1:点的数据(这里并不一定指的是坐标,其实可以说是向量) 2:K,聚类中心的个数(即要把这一堆数据分成几组) 所以,在处理之前,你先要决定将要把这一堆数据分成几组,即聚成几类。但并不是在所有情况下,你都事先就能知道需要把数据聚成几类的。但这也并不意味着使用k-means就不能处理这种情况,下文中会有讲解。 把相应的输入数据,传入k-means算法后,当k-means算法运行完后,该算法的输出是: 1:标签(每一个点都有一个标签,因为最终任何一个点,总会被分到某个类,类的id号就是标签) 2:每个类的中心点。 标签,是表示某个点是被分到哪个类了。例如,在上图中,实际上

matlab实验报告3详解

实验四、LTI系统的响应 课程名称: MATLAB应用技术专业班级:通信1422 学生学号: 1430119231 学生姓名:周妍智 所属院部:电子信息工程系指导教师:徐树梅 2015 —— 2016 学年第二学期

实验项目名称: LTI 系统的响应 实验学时: 16 学生姓名: 周妍智 实验地点: 微机11 实验日期: 2016.4.17 实验成绩: 批改教师: 徐树梅 批改时间: 一、 实验目的 1. 熟悉连续时间系统的单位冲激响应、阶跃响应的意义及求解方法 2. 熟悉连续(离散)时间系统在任意信号激励下响应的求解方法 3. 熟悉应用MATLAB 实现求解系统响应的方法 二、 实验原理 1.连续时间系统 对于连续的LTI 系统,当系统输入为f (t ),输出为y (t ),则输入与输出之间满足如下的线性常系数微分方程: () ()0 ()()n m i j i j i j a y t b f t ===∑∑,当系统输入为单位冲激信号δ(t )时产生 的零状态响应称为系统的单位冲激响应,用h(t)表示。若输入为单位阶跃信号ε(t )时,系统产生的零状态响应则称为系统的单位阶跃响应,记为g(t),如下图所示。 系统的单位冲激响应h (t )包含了系统的固有特性,它是由系统本身的结构及参数所决定的,与系统的输入无关。我们只要知道了系统的冲激响应,即可求得系统在不同激励下产生的响应。因此,求解系统的冲激响应h(t )对我们进行连续系统的分析具有非常重要的意义。 在MATLAB 中有专门用于求解连续系统冲激响应和阶跃响应, 并绘制其时域波形的函数impulse( ) 和step( )。如果系统输入为f (t ),冲激响应为h(t),系统的零状态响应为y (t ),则有:()()()y t h t f t =*。 若已知系统的输入信号及初始状态,我们便可以用微分方程的经典时域求解方法,求出系统的响应。但是对于高阶系统,手工计算这一问题的过程非常困难和繁琐。 在MATLAB 中,应用lsim( )函数很容易就能对上述微分方程所描述的系统的响应进行仿真,求出系统在任意激励信号作用下的响应。lsim( )函数不仅能够求出连续系统在指定的任意时间范围内系统响应的数值解,而且还能同时绘制出系统响应的时域波形图。 以上各函数的调用格式如下: ⑴ impulse( ) 函数 函数impulse( )将绘制出由向量a 和b 所表示的连续系统在指定时间范围内的单位冲激响应h (t )的时域波形图,并能求出指定时间范围内冲激响应的数值解。

music 方位估计 实验报告三 MATLAB 代码

实验报告三 实验目的: 实现常规波束形成及基于MUSIC 方法的方位估计。 实验内容: 1)若干阵元的接收阵,信号频率为10KHz ,波束主轴12度,仿真给出常规波束形成的波束图。 2)16个阵元的均匀线列阵,信号频率为10KHz ,信号方位为12度,用MUSIC 方法完成目标定向,信噪比-5dB ,0dB ,5dB 。 i) 波束形成时的阵型设计为两种,一种是均匀线列阵,阵元16个;一种是均匀圆阵,阵元数为16个,比较这两种阵型的波束图。 ii )比较不同信噪比下MUSIC 方法估计的性能(统计100次)。 实验原理: i)常规波束形成: 如图所示,基阵的输出),(θt v 。 ∑∑=*=* ==M m i i M m i i w t x t x w t v 1 1 ) ()()()(),(θθθ 采用向量符号则有, )()()()(),(H H θθθw x x w t t t v == 式中,x(t)和w(q )分别为观测数据向量和加权系数向量, ) ,(θt v 图 1 波束形成器基本原理图

T M 21])()()([)(t x t x t x t Λ=x T M 21])()()([)(θθθθw w w Λ =w 基阵输出端的空间功率谱表示为: ) ()( )()]()([)( )]()()()([ )],(),([ ] ),([)(H H H H H *2 θθθθθθθθθθRw w w x x w w x x w =====t t E t t E t v t v E t v E P 式中,R 为观测数据的协方差矩阵。 ii )基于MUSIC 方法的方位估计: )()()()(1 t n t s a t x i d i +=∑=θ T M 21])()()([)(t x t x t x t Λ =x )()()()(t n t s A t x +=θ 假设: (1 ) 信号源的数目d 是已知的, 且d < M ; (2 ) 各信号的方向矢量是相互独立的, 即)(θA 是一个列满秩矩阵; (3 ) 噪声)(t n 是空间平稳随机过程, 为具有各态历经性的均值为零、方差为σ2n 的高斯过程; (4 ) 噪声各取样间是统计独立的。 在上述假设条件下, 基阵输出的协方差矩阵可表示为: I A AR t x t x E R H s H 2])()([α+== 其中, R s 为信号的协方差矩阵;I 为单位矩阵。对R 进行特征分解, 并以特 征值降值排列可得 H m m M d m m H m m d m m e e e e R ∑∑+==+ =1 1λ λ 信号子空间与噪声子空间正交。 若噪声子空间记为E N , 即 ∑+== M d m H m m N e e E 1

最短距离聚类的matlab实现-1(含聚类图-含距离计算)

最短距离聚类的matlab实现-1 【2013-5-21更新】 说明:正文中命令部分可以直接在Matlab中运行, 作者(Yangfd09)于2013-5-21 19:15:50在MATLAB R2009a(7.8.0.347)中运行通过 %最短距离聚类(含距离计算,含聚类图) %说明:此程序的优点在于每一步都是自己编写的,很少用matlab现成的指令, %所以更适合于初学者,有助于理解各种标准化方法和距离计算方法。 %程序包含了极差标准化(两种方法)、中心化、标准差标准化、总和标准化和极大值标准化等标准化方法, %以及绝对值距离、欧氏距离、明科夫斯基距离和切比雪夫距离等距离计算方法。 %==========================>>导入数据<<============================== %变量名为test(新建一个以test变量,双击进入Variable Editor界面,将数据复制进去即可)%数据要求:m行n列,m为要素个数,n为区域个数(待聚类变量)。 % 具体参见末页测试数据。 testdata=test; %============================>>标准化<<=============================== %变量初始化,m用来寻找每行的最大值,n找最小值,s记录每行数据的和 [M,N]=size(testdata);m=zeros(1,M);n=9999*ones(1,M);s=zeros(1,M);eq=zeros(1,M); %为m、n和s赋值 for i=1:M for j=1:N if testdata(i,j)>=m(i) m(i)=testdata(i,j); end if testdata(i,j)<=n(i) n(i)=testdata(i,j); end s(i)=s(i)+testdata(i,j); end eq(i)=s(i)/N; end %sigma0是离差平方和,sigma是标准差 sigma0=zeros(M); for i=1:M for j=1:N sigma0(i)=sigma0(i)+(testdata(i,j)-eq(i))^2; end end sigma=sqrt(sigma0/N);

Matlab频谱分析程序

Matlab 信号处理工具箱 谱估计专题 频谱分析 Spectral estimation (谱估计)的目标是基于一个有限的数据集合描述一个信号的功率(在频率上的)分布。功率谱估计在很多场合下都是有用的,包括对宽带噪声湮没下的信号的检测。 从数学上看,一个平稳随机过程n x 的power spectrum (功率谱)和correlation sequence (相关序列)通过discrete-time Fourier transform (离散时间傅立叶变换)构成联系。从normalized frequency (归一化角频率)角度看,有下式 ()()j m xx xx m S R m e ωω∞ -=-∞ = ∑ 注:()() 2 xx S X ωω=,其中( )/2 /2 lim N j n n N n N X x e ωω=-=∑ πωπ-<≤。其matlab 近似为X=fft(x,N)/sqrt(N),在下文中()L X f 就是指matlab fft 函数的计算结果了 使用关系2/s f f ωπ=可以写成物理频率f 的函数,其中s f 是采样频率 ()()2/s jfm f xx xx m S f R m e π∞ -=-∞ = ∑ 相关序列可以从功率谱用IDFT 变换求得: ()()()/2 2//2 2s s s f jfm f j m xx xx xx s f S e S f e R m d df f πωπ π ωωπ--= =? ? 序列n x 在整个Nyquist 间隔上的平均功率可以表示为 ()()() /2 /2 02s s f xx xx xx s f S S f R d df f π π ωωπ--= =? ?

数学实验05聚类分析---用matlab做聚类分析

用matlab做聚类分析 Matlab提供了两种方法进行聚类分析。 一种是利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法; 另一种是分步聚类:(1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离;(2)用linkage函数定义变量之间的连接;(3)用cophenetic函数评价聚类信息;(4)用cluster函数创建聚类。1.Matlab中相关函数介绍 1.1pdist函数 调用格式:Y=pdist(X,’metric’) 说明:用‘metric’指定的方法计算X数据矩阵中对象之间的距离。’X:一个m×n的矩阵,它是由m个对象组成的数据集,每个对象的大小为n。 metric’取值如下: ‘euclidean’:欧氏距离(默认);‘seuclidean’:标准化欧氏距离; ‘mahalanobis’:马氏距离;‘cityblock’:布洛克距离; ‘minkowski’:明可夫斯基距离;‘cosine’: ‘correlation’:‘hamming’: ‘jaccard’:‘chebychev’:Chebychev距离。 1.2squareform函数 调用格式:Z=squareform(Y,..)

说明:强制将距离矩阵从上三角形式转化为方阵形式,或从方阵形式转化为上三角形式。 1.3linkage函数 调用格式:Z=linkage(Y,’method’) 说明:用‘method’参数指定的算法计算系统聚类树。 Y:pdist函数返回的距离向量; method:可取值如下: ‘single’:最短距离法(默认);‘complete’:最长距离法; ‘average’:未加权平均距离法;‘weighted’:加权平均法; ‘centroid’:质心距离法;‘median’:加权质心距离法; ‘ward’:内平方距离法(最小方差算法) 返回:Z为一个包含聚类树信息的(m-1)×3的矩阵。 1.4dendrogram函数 调用格式:[H,T,…]=dendrogram(Z,p,…) 说明:生成只有顶部p个节点的冰柱图(谱系图)。 1.5cophenet函数 调用格式:c=cophenetic(Z,Y) 说明:利用pdist函数生成的Y和linkage函数生成的Z计算cophenet相关系数。 1.6cluster函数 调用格式:T=cluster(Z,…) 说明:根据linkage函数的输出Z创建分类。

最优化方法的Matlab实现(公式(完整版))

第九章最优化方法的MatIab实现 在生活和工作中,人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案,并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在,目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域,如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等,并取得了显著的经济效益和社会效益。 用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术,它包含两个方面的内容: 1)建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2)数学求解数学模型建好以后,选择合理的最优化方法进行求解。 最优化方法的发展很快,现在已经包含有多个分支,如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 9.1 概述 利用Matlab的优化工具箱,可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。 具体而言,包括线性、非线性最小化,最大最小化,二次规划,半无限问题,线性、非线性方程(组)的求解,线性、非线性的最小二乘问题。另外,该工具箱还提供了线性、非线性最小化,方程求解,曲线拟合,二次规划等问题中大型课题的求解方法,为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。 9.1.1优化工具箱中的函数 优化工具箱中的函数包括下面几类: 1 ?最小化函数

2.方程求解函数 3.最小—乘(曲线拟合)函数

4?实用函数 5 ?大型方法的演示函数 6.中型方法的演示函数 9.1.3参数设置 利用OPtimSet函数,可以创建和编辑参数结构;利用OPtimget函数,可以获得o PtiOns优化参数。 ? OPtimget 函数 功能:获得OPtiOns优化参数。 语法:

(完整版)MATLAB模拟2ASK调制误码率与信噪比关系曲线的程序

%模拟2ASK % Pe=zeros(1,26); jishu=1; for snr=-10:0.5:15 max = 10000; s=round(rand(1,max));%长度为max的随机二进制序列 f=100;%载波频率 nsamp = 1000;每个载波的取样点数 tc=0:2*pi/999:2*pi;tc的个数应与nsamp相同 cm=zeros(1,nsamp*max); cp=zeros(1,nsamp*max); mod=zeros(1,nsamp*max); for n=1:max; if s(n)==0; m=zeros(1,nsamp); b=zeros(1,nsamp); else if s(n)==1; m=ones(1,nsamp); b=ones(1,nsamp); end end c = sin(f*tc); cm((n-1)*nsamp+1:n*nsamp)=m; cp((n-1)*nsamp+1:n*nsamp)=b; mod((n-1)*nsamp+1:n*nsamp)=c; end tiaoz=cm.*mod;%2ASK调制 t = linspace(0,length(s),length(s)*nsamp); tz=awgn(tiaoz,snr);%信号tiaoz中加入白噪声,信噪比为SNR=10dB jiet = 2*mod.*tz; %相干解调 [N,Wn]=buttord(0.2,0.3,1,15); [b,a]=butter(N,Wn); dpsk=filter(b,a,jiet);%低通滤波 % 抽样判决,判决门限为0.5 depsk = zeros(1,nsamp*max); for m = nsamp/2:nsamp:nsamp*max; if dpsk(m) < 0.5; for i = 1:nsamp depsk((m-500)+i) = 0; end

最优化方法及其Matlab程序设计

最优化方法及其Matlab程序设计 1.最优化方法概述 在生活和工作中,人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案,并通过各方面的论证,从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。最优化是每个人,每个单位所希望实现的事情。对于产品设计者来说,是考虑如何用最少的材料,最大的性能价格比,设计出满足市场需要的产品。对于企业的管理者来说,则是如何合理、充分使用现有的设备,减少库存,降低能耗,降低成本,以实现企业的最大利润。 由于优化问题无所不在,目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域,如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等,并取得了显著的经济效益和社会效益。 用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术,它包含两个方面的内容: 1)建立数学模型。 即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2)数学求解。 数学模型建好以后,选择合理的最优化算法进行求解。 最优化方法的发展很快,现在已经包含有多个分支,如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 2.最优化方法(算法)浅析 最优化方法求解很大程度上依赖于最优化算法的选择。这里,对最优化算法做一个简单的分类,并对一些比较常用的典型算法进行解析,旨在加深对一些最优化算法的理解。 最优化算法的分类方法很多,根据不同的分类依据可以得到不同的结果,这里根据优化算法对计算机技术的依赖程度,可以将最优化算法进行一个系统分类:线性规划与整数规划;非线性规划;智能优化方法;变分法与动态规划。 2.1 线性规划与整数规划 线性规划在工业、农业、商业、交通运输、军事和科研的各个研究领域有广泛应用。例如,在资源有限的情况下,如何合理使用人力、物力和资金等资源,以获取最大效益;如何组织生产、合理安排工艺流程或调制产品成分等,使所消耗的资源(人力、设备台时、资金、原始材料等)为最少等。 线性规划方法有单纯形方法、大M法、两阶段法等。 整数规划有割平面法、分枝定界法等。 2.2 非线性规划 20世纪中期,随着计算机技术的发展,出现了许多有效的算法——如一些非线性规划算法。非线性规划广泛用于机械设计、工程管理、经济生产、科学研究和军事等方面。

Matlab程序设计实验报告

实验七Matlab 程序设计 实验目的: 1、掌握建立和执行M 文件的方法; 2、掌握实现选择结构的方法; 3、掌握实现循环结构的方法。 实验内容: 1. 编写用 5 次多项式拟合函数y=sin(x), x [0, 2 ]的脚本M 文件,要求绘图观察拟合的效果。 function shiyan1 x=0:0.5:2*pi y=sin(x) p=polyfit(x,y,5) x1=0:0.2:2*pi y1=polyval(p,x1) plot(x,y, 'b' ,x1,y1, '*r' x =

Columns 1 through 9 0 0.5000 1.0000 1.5000 2.0000 2.5000 3.0000 3.5000 4.0000 Columns 10 through 13 4.5000 5.0000 5.5000 6.0000 y = Columns 1 through 9 0 0.4794 0.8415 0.9975 0.9093 0.5985 0.1411 -0.3508 -0.7568 Columns 10 through 13 -0.9775 -0.9589 -0.7055 -0.2794 p = -0.0056 0.0881 -0.3967 0.2671 0.8902 0.0029 x1 = Columns 1 through 10 0 0.2000 0.4000 0.6000 0.8000 1.0000 1.2000 1.4000 1.6000 1.8000 Columns 11 through 20

2. 2.2000 2.4000 2.6000 2.8000 3.0000 3.2000 3.4000 3.6000 1.8001 Columns 21 through 30 4.0 4.2000 4.4000 4.6000 4.8000 5.0000 5.2000 5.4000 5.6000 5.8000 Columns 31 through 32 6.0 6.2000 y1 = Columns 1 through 10 0.29 0.1886 0.3786 0.5585 0.7172 0.8461 0.9391 0.9926 1.0048 0.9761 Columns 11 through 20 0.9083 0.8048 0.6701 0.5098 0.3301 0.1381 -0.0590 -0.2538 -0.4389 -0.6073 Columns 21 through 30 -0.7524 -0.8685 -0.9505 -0.9949 -0.9991 -0.9626 -0.8863 -0.7732 -0.6288 -0.4606 Columns 31 through 32

最优化算法实验报告(附Matlab程序)

最优化方法(Matlab)实验报告 ——Fibonacci 法 一、实验目的: 用MATLAB 程序实现一维搜索中用Fibonacc 法求解一元单峰函数的极小值问题。二、实验原理: (一)、构造Fibonacci 数列:设数列{}k F ,满足条件: 1、011F F == 2、11 k k k F F F +-=+则称数列{}k F 为Fibonacci 数列。(二)、迭代过程: 首先由下面的迭代公式确定出迭代点: 1 1 1 (),1,...,1(),1,...,1n k k k k k n k n k k k k k n k F a b a k n F F u a b a k n F λ---+--+=+ -=-=+ -=-易验证,用上述迭代公式进行迭代时,第k 次迭代的区间长度缩短比率恰好为 1 n k n k F F --+。故可设迭代次数为n ,因此有11121211221111223231 ()()......()()n n n n n n n n n F F F F F F b a b a b a b a b a F F F F F F F ------= -=?-==?-=-若设精度为L ,则有第n 次迭代得区间长度111 ()n n n b a L b a L F -≤-≤,即 就是 111 ()n b a L F -≤,由此便可确定出迭代次数n 。

假设第k 次迭代时已确定出区间[,]k k a b 以及试探点,[,]k k k k u a b λ∈并且k k u λ<。计算试探点处的函数值,有以下两种可能:(1)若()()k k f f u λ>,则令 111111111,,()() () k k k k k k k k n k k k k k n k a b b f f F a b a F λλμλμμ++++--++++-=====+-计算1()k f μ+的值。(2)()()k k f f u λ≤,则令 111121111,,()() () k k k k k k k k n k k k k k n k a a b f f F a b a F μμλμλλ++++--++++-=====+-计算1()k f λ+的值。 又因为第一次迭代确定出了两个迭代点,以后每迭代一次,新增加一个迭代点,这样在迭代n-1后便计算完了n 个迭代点。因此第n 次迭代中,选用第n-1次的迭代点以及辨别常数δ构造n λ和n μ: 1 1n n n n λλμλδ --==+再用同样的方法进行判断:(1)、若()n f λ>()n f μ则令 1 n n n n a b b λ-==(2)、若()n f λ<=()n f μ则令 1n n n n a a b μ-==这样便可确定出最优解的存在区间[,]n n a b 。

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