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matlab在建筑抗震工程中的应用.pdf

于 2020-12-07 发布

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蚁群算法（ACA)及其Matlab实现.m
采用蚁群算法求取TSP问题 1基本原理：本质上也是一种概率算法，通过大概率收敛到最佳值，和其他的智能算法很相似。蚁群分泌的信息素存在正反馈，使得较佳的解具有大概率被选到，当全局都选用较佳的解，变可以得到整体的最优解。 2几个关键点： 1）概率选择：受信息素浓度和启发函数影响，启发函数为距离的倒数 2）信息素挥发：考虑到信息素随时间的挥发，加入挥发因子 3程序设计步骤： 1）初始化各个参数：包括各点的距离，信息素的初始浓度，蚂蚁数量，信息素挥发因子，信息素和启发函数的重要度因子，启发函数，最大迭代次数，路径记录表等等 2）迭代：对每个蚂蚁随机制定初始值，再根据概率选择，选择出每只蚂蚁的路径，确定每只蚂蚁的路径总长度，以及蚁群的最佳路径长度和平均长度，并对信息素进行更新。 3）展示：展示出最佳路径，以及最佳路径对迭代的变化图 4Matlab代码程序说明：采用蚁群算法求取TSP问题，共有34个城市，从txt文件加载数据：运行结果：

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基于自适应滤波的通信信号去噪
要自适应滤波器作为一种现代滤波器，在通信领域有着广泛的应用. 阐述了LMS以及RLS自适应滤波器的相关原理及其在通信系统去噪中的应用，并用MATLAB对自适应滤波器的去噪结果进行了相应的仿真，仿真结果直观地体现了自适应滤波器的去噪性能。本文对自适应滤波器系统进行剖析，基于QPSK调制后的信号，并对该信号加工成为不同信噪比如SNR=0Db、SNR=5dB、SNR=10dB的信号，进行了两种分别基于LMS自适应滤波和RLS自适应滤波的操作。并对添加了有色高频噪声等加噪处理来模拟通信过程中的实际应用环境，测试所设计的低通滤波器对于噪声信号的滤波性能，并对结果进行分析总结。关键词：自适应滤波器，QPSK调制，RLS算法，LMS算法，低通滤波器【文件目录】 auto_filter ├── LMSfilter.m├── noisegen.m├── orisignal.asv└── orisignal.m0 directories, 4 files

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m=1;%模数z=17;%齿数ha=1;c=0.25;x=0;%齿顶高系数;顶隙系数;变位系数alpha=deg2rad(20);%压力角r=z*m/2;%分度圆半径ra=r (ha x)*m;%齿顶圆半径rf=r-(ha c-x)*m;%齿根圆半径rb=r*cos(alpha);%基圆半径

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