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Ackley

于 2015-05-27 发布文件大小:13KB

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代码说明：

粒子群优化算法Ackely函数，包括PSO.m fitness.m drawPSO.m(The particle swarm Ackely function PSO.m fitness.m drawPSO.m)

文件列表：

Ackley
......\Ackley函数的仿真结果1.fig,2031,2015-05-24
......\Ackley函数的仿真结果2.fig,2027,2015-05-24
......\Ackley函数的仿真结果3.fig,2132,2015-05-24
......\Ackley函数的仿真结果4.fig,2028,2015-05-24
......\Ackley函数的仿真结果5.fig,2072,2015-05-24
......\drawPSO.m,396,2015-05-24
......\fitness.m,198,2015-05-24
......\PSO.m,1375,2015-05-24

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说明：两种不同的假设： H1 ： 0 xn A fn wn ( ) cos(2 ) ( ) = ++ π θ n=1,2,…,N，f0 为规一化频率 H0 ： xn wn () () = n=1,2,…,N 其中 w[n]是均值为 0，方差为 2 σ n 的高斯白噪声，A 已知，样本间相互独立，信号与噪声相互独立; 相位θ 是随机变量，它服从均匀分布 1 0 2 ( ) 20 p θ π θ π ?? ≤ ≤ = ??? 其它 1）改变输入信噪比（改变 A 或噪声方差均可），给定虚警概率，画出输入信噪比与检测概率之间的理论曲线。(注意：理论检测曲线与样本数有关) 2）改变样本数，用 Monte-Carlo 实验方法得出 PF＝0.001 时输入信噪比与检测概率之间关系曲线（至少三条），并得出结论。 3）改变 M-C 实验次数，样本数不变，用 Monte-Carlo 实验方法得出 PF ＝0.001 时输入信噪比与检测概率之间关系曲线（至少三条），并得出结论。(Draw the theoretical curve between input SNR and detection probability)

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