论文研究基于硬件实现的粒子滤波改进算法研究 .pdf

DES算法自出现以来便面对许多威胁，根据DES算法易受穷举攻击法、选择明文攻击法等方法攻击的缺陷，提出了一种新的基于前缀码的改进方案。通过改变子密钥的顺序来提高抵抗某些攻击的能力，在基本不影响DES算

几种改进粒子群优化算法的性能分析与研究，胡建明，马开良，粒子群优化算法（PSO）是一种群体智能优化算法，其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个

Laplacian空域滤波通过被关注的通道与相邻通道信号转换，能有效地提高脑电信号的信噪比，经典的Laplacian空域滤波矩阵由通道之间的距离确定。该方法依赖于相应通道定位的准确性，实际应用中不能保

针对分布式Canopy-Kmeans算法中Canopy选取的随机性问题，采用“最小最大原则”对该算法进行了改进，避免了Cannopy选取的盲目性；采用MapReduce并行计算框架对算法进行了并行扩展

RLE压缩算法改进研究与实现，程明，王培，本文开始介绍了RLE压缩算法的基本原理，针对其内存消耗大的缺点，甚至压缩失效，提出了两种改进的方式，并分别详细阐述了两种改进

基于粒子滤波的多目标跟踪算法研究，值得学习一下。

退化现象是粒子滤波算法应用中的一个主要问题,常规的再采样方法虽可解决退化问题,但容易导致粒子耗尽.对此,提出一种基于权值选择的粒子滤波算法.按照粒子权值的大小选择较好的粒子用于滤波,以增加样本的多样性

基于改进粒子群算法的AGV多目标点调度策略研究，王子意，刘晓平，电子商务的迅猛发展将快递包裹数量推上新高，电商零售的快递包裹多呈现体积小、数量多、重量轻且存放分散等特点。为了充分利用AGV

针对低信噪比时标准粒子滤波对弱小目标的检测与跟踪时存在的粒子贫乏、跟踪精度对粒子数目要求高等问题，提出一种基于高斯粒子群优化粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法。利用高斯粒子群优化算法优化重采样后的粒子集

为了有效提高粒子群优化算法的收敛速度和搜索精度,增强算法跳出局部最优,寻得全局最优的能力,提出了一种改进的简化粒子群优化算法。该算法考虑了粒子惯性、个体经验和全局经验对于位置更新影响力的不同,改进了位