基于粒子群优化算法的无线传感器网络节能覆盖研究_张娟目前已经有很多学者对无线传感器网络的各个层面进行了深入研究,并取得了一些成果。
使用比较广泛的是通过降低网络能耗来延长网络的生存时间,釆用的优化策略大致分为以下4类:节点睡眠调度机制、调整感应半径、选择最佳路由和高效的数据融合机制。
本文次要通过对感知半径的调整以及节点睡眠调度机制,基于粒子群及其改进算法,研究无线传感器网络生命周期最大化问题。
次要研究内容和成果如下:

在LTE系统中通常采用多输入、多输出技术，主要原因是它能够使系统的信道容量得到明显提高，通过MIMO技术在LTE的下行链路中就能够实现。
但是，在用终端只安装了一根天线，此时在LTE系统中无法运用传统的MIMO技术。
综上所述，为了大幅度的提升上行链路的容量，必须把几个用户联合起来组成虚拟MIMO。
用户配对算法功能的高低直接影响着虚拟MIMO系统的功能。
本文主要对LTE系统中的虚拟MIMO用户配对算法进行研究。
本文主要做了如下工作：首先研究了LET系统上行虚拟MIMO系统的模型，重点介绍了该系统的主要技术。
接着对常用的几种类型的用户配对算法进行了分析，并利用软件对它们做了仿真。
在此基础上提出一种基于正交缺陷度的用户配对算法的新型配对算法。
为了简化计算，进一步提出一种次优的基于正交缺陷度的用户配对算法。
最后对本文所涉及的几种配对算法进行仿真分析，通过比较仿真结果可以发现，与传统的算法相比，基于正交缺陷度的用户配对算法在功能上得到较大的提升，而次优的基于正交缺陷度的用户配对算法虽然功能不及前者，但其计算简便，应用前景光明。

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

为了有效改善解码语音的质量，提出了一种K-L变换语音波形编码算法。
由语音帧构造协方差矩阵，并对其进行特征值分解，得到特征值及其对应的特征向量，由特征向量构造正交矩阵；
用正交矩阵对语音帧作正交变换得到变换系数向量；
选取适当特征值对应的特征向量构造重构矩阵；
用重构矩阵对变换系数向量作逆变换得到增强后的语音信号；
对增强后的语音抽取并传输至解码端；
通过插值技术重构语音信号。
在不同信噪比下对不同语音样本进行仿真实验，并同离散余弦变换编码比较，实验表明，该算法不仅数据压缩率高、解码语音清晰和自然，而且同时实现语音良好的自顺应增强。

为了有效改善解码语音的质量，提出了一种K-L变换语音波形编码算法。
由语音帧构造协方差矩阵，并对其进行特征值分解，得到特征值及其对应的特征向量，由特征向量构造正交矩阵；
用正交矩阵对语音帧作正交变换得到变换系数向量；
选取适当特征值对应的特征向量构造重构矩阵；
用重构矩阵对变换系数向量作逆变换得到增强后的语音信号；
对增强后的语音抽取并传输至解码端；
通过插值技术重构语音信号。
在不同信噪比下对不同语音样本进行仿真实验，并同离散余弦变换编码比较，实验表明，该算法不仅数据压缩率高、解码语音清晰和自然，而且同时实现语音良好的自顺应增强。

近年来，在数字信号处理领域有着绝对优势的DSP技术得到了迅速发展。
DSP器件分为两大类：一类是专门用于FFT、FIR滤波、卷积等运算的芯片，称为公用DSP器件；
另一类是可以通过编程完成各种用户要求的信息处理任务的芯片，称为通用数字信号处理器件。
本次设计基于TMS320VC5402芯片设计并实现了一种语音录音、语音编码、语音解码、语音处理和回放的系统。
通过软件和硬件结合对该系统进行设计，使本次设计的语音处理系统具有强大的数据处理能力并配有灵活的接口电路，可以作为一种语音信号处理算法研究和实时实现的通用平台，对语音编码在DSP上的实时实现进行了简单的研究，从而掌握了算法移植的一般流程，为能够在高速DSP硬件平台设计及系统应用开发方面取得成功奠定基础。

引见粒子群算法的引见及理论，其中提到了单目标优化约束条件的问题，多目标约束条件的优化等等。

图论算法在计算机科学中扮演着很重要的角色，它提供了对很多问题都有效的一种简单而系统的建模方式。
很多问题都可以转化为图论问题，然后用图论的基本算法加以解决。
遗传算法是解优化问题的有效算法，而并行遗传算法是遗传算法研究中的一个重要方向，遭到了研究人员的高度重视

为了处理传统遗传算法中易早熟和陷入局部最优，造成收敛慢，效率低的问题，提出了一种改进的遗传算法GBLSA(GeneticBasedonLink-StateAlgorithm)。
对遗传算法的基本算子进行改进，其中将链路状态算法强大的寻优能力融入交叉算子中，保证个体逐代进化。
引入与遗传代数相关的自适应概率，提高了遗传算法的搜索效率和收敛速度。
仿真实验表明，与传统遗传算法和TSPLIB标准值相比，提出的方法得到的结果路径更优，效率更高。

可以做图像分割，数据挖掘，目前，针对K-Means算法研究及应用，尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因而把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。