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搜索资源列表

  1. Algorithms-in-JavaScript-Design-techniques:udemy课程中的算法-源码

  2. Javascr ipt中的算法设计技术 算法复杂度取决于函数/算法处理多少数据以及算法随着输入大小增加而运行的速度。 用于分析复杂度的单位是： 基本操作数（时间复杂度） 内存插槽数量（空间复杂度） 大O表示法用于根据算法的运行时间或空间要求随输入大小的增长而对其进行分类。 示例复杂度值 O（1）恒定时间复杂度 O（log（N））对数时间复杂度 O（N）线性时间复杂度 O（N ** 2）二次时间复杂度 O（2 ** N）指数时间复杂度 O（N！）阶乘时间复杂度 当解决复杂性时，使用渐近分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42124743

  1. 一种自定义顺序的字符串排序算法

  2. 现有的排序算法很难实现自定义顺序的字符串排序,提出一种自定义顺序的字符串快速排序方法.在应用连续编号定义字符排序顺序的基础上,使用哈希表结构将字符串转换成对应的整型数组,以字符的最大编号作为基数排序算法的新基数,实现字符串的基数排序.分析和实验表明,本文方法可有效实现自定义顺序的字符串排序,是一个时间和空间复杂度都是线性的排序算法,比快速排序(Quick Sort)具有更好的时间性能,且可以方便地推广到其它语言的字串排序中.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38592256

  1. 一种局部敏感的核稀疏表示分类算法

  2. 为了克服核稀疏表示分类(KSRC)算法无法获取数据的局部性信息从而导致获取的稀疏表示系数判别性受到限制的不足,提出一种局部敏感的KSRC(LS-KSRC)算法用于人脸识别。通过在核特征空间中同时集成稀疏性和数据局部性信息,从而获取具有良好判别性的用于分类的稀疏表示系数。在标准的ORL人脸数据库和Extended Yale B人脸数据库的试验结果表明,本文方法的分类性能优于传统的(KSRC)算法、稀疏表示分类(SRC)算法、局部线性约束编码(LLC)、支持向量机(SVM)、最近邻法(NN)以及最近

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：712704
    • 提供者：weixin_38746018

  1. 基于SSA和BSS的单通道盲信号分离算法

  2. 针对空间侦察中单通道宽带接收机截获到多个独立辐射源信号时的盲源分离问题,提出了一种新的单通道盲信号分离算法。该算法首先利用奇异谱分析(SSA)构建伪阵列信号,进而采用盲源分离算法(BSS)实现信号分离。仿真试验表明:该算法可以有效地分离空间侦察中的几种常用信号,对单频信号和线性调频信号构成的单通道信号,在信噪比大于6dB时,分离前后信号的相似系数大于0.9;对不同的相移键控信号构成的单通道信号,在信噪比大于4dB时,误码率小于0.01。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：446464
    • 提供者：weixin_38678172

  1. DSA-notes:该存储库包含有关数据结构和算法的摘要说明-源码

  2. DSA笔记 该存储库包含有关数据结构和算法的摘要说明 演算法 分步说明列表，用于解决可能出现的问题的任何实例 01.排序算法 气泡排序 选择排序 插入排序 合并排序 堆排序 02.搜索算法 线性搜索 二进制搜索 03.分析算法 时间复杂度 最糟糕的情况 平均情况 最好的情况 空间复杂度 最糟糕的情况 平均情况 最好的情况 数据结构 数据结构是一种组织数据的方式，以便可以有效地使用它。 01.数组 02.链接列表 单链表 双链表 循环链表 03.堆栈 04.排队 普通队列 循环排队 优先队列 0

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42165980

  1. LKM：基于LDA的K均值聚类算法，用于移动传感器网络中入侵检测的数据分析

  2. 由移动节点组成的移动传感器网络（MSN）对网络攻击敏感。 入侵检测系统（IDS）是一种主动网络安全技术，可以保护网络免受攻击。 在IDS的数据收集阶段，由于在多维空间中收集的高维数据，对随后的数据分析和响应阶段施加了巨大压力。 因此，用于入侵检测的传统方法将不再适用于MSN。 为了提高数据分析的性能，我们将K-means算法应用于高维数据聚类分析。 因此，提出了一种改进的基于线性判别分析（LDA）的K均值聚类算法，称为LKM算法。 在该算法中，我们首先应用LDA的降维将高维数据集划分为二维数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38741244

  1. 增广非最小状态空间法的稳定平台预测控制研究

  2. 针对传统的模型预测控制器鲁棒性较差及模糊PID控制系统比较复杂的问题,提出了利用增广非最小状态空间模型与模型预测控制相结合的稳定平台预测控制。建立了稳定平台广义被控对象的数学模型,以增广形式的非最小状态空间模型为基础,结合滚动时域控制原则和线性二次型最优控制,通过对稳定平台离散模型的非最小状态空间形式进行增广变换,给出了基于Laguerre函数的状态反馈增益矩阵算法,设计了增广非最小状态模型下的预测控制器,实现了对导向钻井稳定平台控制系统的仿真研究。仿真结果表明稳定平台预测控制系统可以很好地满足

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38682086

  1. 一种基于稀疏表示的改进的Rife离网DOA估计算法。

  2. 在本文中，我们解决了在多个测量向量（MMV）的情况下基于稀疏表示的离网到达方向（DOA）估计问题。 提出了一种将MMV问题变为SMV的稀疏DOA估计方法。 该方法使用基于加权特征向量（SRBWEV）的稀疏表示来处理MMV问题。 通过将信号子空间中数组协方差矩阵的特征向量的线性组合用作稀疏解计算的新SMV，可以将MMV问题更改为单个测量向量（SMV）问题。 因此，该算法的复杂度小于其他MMV的DOA估计算法。 同时，它可以克服传统的基于稀疏度的DOA估计方法的局限性，即未知方向属于预定的离散角度网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：729088
    • 提供者：weixin_38633475

  1. 多载波频率MIMO HFSWR中基于非均匀信号恢复算法的DOA估计

  2. MIMO HFSWR系统采用多载波频率，以获得更好的角度分辨率，减小了统一线阵（ULA）的物理尺寸，与单载波频率相比具有优越性。 由于使用了大间隔载波频率组合，因此具有扩展Kong径的虚拟非均匀阵列（VNLA）的结果是，可以获得比真实阵列更好的角度分辨率。 但是，经典的MUSIC只能用于处理VNLA的非相干信号源。 使用提出的非均匀信号恢复算法后，将虚拟均匀线性阵列（VULA）的均匀采样数据用于源的DOA估计。 为了利用VULA的增强程度，我们跳过了噪声预白化，并采用了VULA的更多子阵列进行前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：348160
    • 提供者：weixin_38733597

  1. 霍夫空间中多足球机器人协作目标定位算法

  2. 针对嵌入式仿人足球机器人提出一种霍夫空间中的多机器人协作目标定位算法。机器人利用实验场地中的标志物采用基于三角几何定位方法进行自定位,把机器人多连杆模型进行简化,通过坐标系位姿变换把图像坐标系转换到世界坐标系中,实现机器人目标定位;在多机器人之间建立ZigBee无线传感器网络进行通信,把多个机器人定位的坐标点进行霍夫变换,在霍夫空间中进行最小二乘法线性拟合,获取最优参数,然后融合改进后的粒子滤波实现对目标小球的跟踪;最后在21自由度的仿人足球机器人上进行仿真和实验。数据结果表明,这种多机器人协作

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1020928
    • 提供者：weixin_38703626

  1. 通过稀疏和局部线性编码进行视觉跟踪

  2. 状态搜索是任何对象跟踪算法的重要组成部分。已经提出了许多算法，但是随机采样方法（例如粒子过滤器）可以说是最有效的方法之一。 但是，状态空间的离散化使精确对象位置的搜索变得复杂。 在本文中，我们提出了一种新颖的跟踪算法，该算法将粒子观测的状态空间从离散扩展到连续，并通过两个凸包之间的迭代线性编码准确地确定了解决方案。 该算法由最优函数建模，该函数可以通过凸稀疏编码或局部约束线性编码来有效地求解。 该算法也非常灵活，可以与许多通用对象表示形式结合使用。 因此，我们首先使用稀疏表示来实现算法的有效搜索

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38716563

  1. 基于稀疏学习的行人重识别算法

  2. 行人重识别问题是计算机视觉的重要研究内容之一,旨在将多个非重叠相机中的目标行人准确加以识别。当将某摄像机中的行人图像视为目标行人在该摄像机视图上的一种表示时,行人重识别可被认为是一种多视图学习问题。在此基础上提出的基于典型相关分析的行人重识别算法仅是一种线性降维算法,很难从复杂的重识别系统(如目标行人图像受低分辨率、光照及行人姿态变化等因素影响)中提取有效的高层语义信息,用于行人重识别。为此,本文提出了一种基于稀疏学习的行人重识别算法(Sparsity learning based person

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38700779

  1. 室内大规模MIMO信道的空间变化分析

  2. 作为第五代无线通信系统最重要的候选技术之一，大规模MIMO技术由于其在频谱效率和功率效率方面的显着改进而最近得到了广泛的研究。 作为无线通信的基础，研究大规模MIMO信道的传播特性至关重要。 本文研究了在6 GHz室内大厅场景中大规模MIMO信道的特性。 在视线（LOS）和非LOS（NLOS）条件下，均以200 MHz的带宽进行信道测量。 提取延迟域中的统计参数以显示沿大型天线阵列的空间变化。 基于测量的数据，首先定义空间变化，然后使用空间功率延迟分布相关系数和空间信道增益相关矩阵共线性来表征空

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38565628

  1. 用于彩色图像分割的高效近似EMST算法

  2. 对于大型数据集，已经提出了有效的欧几里德最小生成树算法，这些数据集通常在时间上以接近数据大小的线性运行，但对于高维数据通常可能不可行。 但是，对于由高维特征空间中的稀疏矢量组成的数据，近似EMST的计算可能在很大程度上与特征空间维无关。 考虑到这一点，本文提出了一种新的两阶段近似欧几里德最小生成树算法。 在第一阶段，我们使用余弦相似性度量对高维稀疏数据集执行标准的Prim's MST算法，以减少计算费用。 在第二阶段中，我们使用在第一阶段中获得的MST来完成近似的欧几里德最小生成树构造过程。 彩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：994304
    • 提供者：weixin_38551376

  1. 用于高光谱端成员提取的核单纯形增长算法

  2. 为了有效地提取高光谱图像的端元，在这种情况下，由于多重散射效应，线性混合模型可能不合适，因此本文将单纯形增长算法（SGA）扩展到其内核版本。 在SGA中使用了没有降维的新单纯形体积公式，以形成新的单纯形增长算法（NSGA）。 原始数据被非线性映射到一个高维空间中，在该空间中可以忽略散射。 为了避免确定复杂的非线性映射，使用内核函数将NSGA扩展为内核NSGA（KNSGA）。 模拟和真实数据的实验结果证明，所提出的KNSGA方法优于SGA和NSGA。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38564718

  1. 具有线性状态空间子系统的维纳非线性系统的递归辨识算法

  2. 本文解决了线性子系统为可观测状态空间模型的维纳非线性系统的递归辨识问题。 利用最大似然原理和递归辨识技术，开发了一种未知参数与系统状态交互估计的递归最大似然辨识算法。 与已开发的递归最大似然算法相比，还提出了一种递归广义最小二乘算法来识别这种维纳系统。 通过两个示例验证了所开发算法的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：881664
    • 提供者：weixin_38672940

  1. 一种新颖的快速且高效存储的并行MLCS算法，用于长序列和大规模序列比对

  2. 通常可以将信息抽象为有限字母上的字符序列。 随着大数据时代的到来，来自各个应用领域（例如，生物序列）的序列的长度和大小不断增加，导致了经典的NP难题，即寻找多个序列的多个最长公共子序列（即MLCS问题在生物信息学，计算基因组学，模式识别等领域具有许多应用），成为研究热点并面临严峻挑战。 在本文中，我们首先揭示了基于主导点的MLCS算法很难应用于长序列和大规模序列比对。 为了克服它们的缺点，基于提出的问题解决模型和并行拓扑排序策略，我们提出了一种新颖的高效并行MLCS算法。 对随机序列和生物学序列

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：655360
    • 提供者：weixin_38742453

  1. 实线性和并行多重最长公共子序列（MLCS）算法

  2. 各种应用中的信息通常表示为有限字母上的字符序列（例如，DNA或蛋白质序列）。 在大数据时代，这些序列的长度和大小呈爆炸性增长，这给经典的NP-hard问题带来了巨大挑战，即从多个序列中搜索多个最长公共子序列（MLCS）。 在本文中，我们首先揭露了最新的MLCS算法无法应用于长距离和大规模序列比对的事实。 为了克服它们的缺陷并解决更长，更大规模甚至更大的序列比对问题，基于提出的新颖的问题解决模型和各种策略，例如并行拓扑排序，最优计算，中间结果重用，分段计算和序列化等。 ，我们提出了一种新颖的并行M

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：913408
    • 提供者：weixin_38650516

  1. 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法（二）

  2. 之前blog内曾经介绍过SIFT特征匹配算法，特征点匹配和数据库查、图像检索本质上是同一个问题，都可以归结为一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题，如何快速而准确地找到查询点的近邻，不少人提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法。一般说来，索引结构中相似性查询有两种基本的方式：一种是范围查询，范围查询时给定查询点和查询距离阈值，从数据集中查找所有与查询点距离小于阈值的数据另一种是K近邻查询，就是给定查询点及正整数K，从数据集中找到距离查询点最近的K个数据，当K=1时，它就是最近邻查

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38723516

  1. 基于改进粒子群算法的核极限学习机算法

  2. 摘要：内核极限学习机（KELM）通过将低维空间中的线性不可分离数据转换为线性可分离的数据，从而增强了ExtremeLearning Machine（ELM）的鲁棒性。 然而，ELM的内部功率参数是随机初始化的，导致算法不稳定。本文采用主动算子粒子游动优化算法（APSO）来获得KELM的最优初始参数集，从而创建了一个最优的KELM分类器名为APSO-KELM。 在标准遗传数据集上进行的实验表明，与现有的ELM，KELM相比，APSO-KELM具有更高的分类准确性，并且这些算法将PSO / APSO

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1009664
    • 提供者：weixin_38746818
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