矩形平面阵列天线旁瓣电平优化的遗传算法

MeanShift是一种常用的目标跟踪算法，但是参数的手动调节往往会影响跟踪的效果。本文提出一种基于遗传算法的优化方法，能够自动寻找最优参数组合，提高跟踪稳定性和准确性。具体实现过程请见附带的Matl

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传统的卡尔曼滤波算法利用批处理实现非均匀校正,这样不仅会带来较大的计算量和存储量,而且更重要的是该方法不能实时处理。为此,提出了一种基于稳态卡尔曼滤波的红外焦平面阵列非均匀校正算法,它可以根据固定图案

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在分析了常用矩形件优化排样算法的基础上,提出了一种新的改进算法,在排样过程中加入旋转策略和改进了的向后搜索方案。将此算法作为一种解码方法,与遗传算法相结合来求解矩形件排样问题。算例表明了该算法能达到更

对排样优化算法的研究资料，对于需要矩形排样算法的朋友非常有用。基于改进免疫遗传算法的矩形件排样

基于和声搜索的稀布线阵旁瓣电平优化

这是我在做遗传算法优化测试用例试验时所参考的资料,现在和大家共同来分享!!