29. 排序综合（限1 人完成） 利用随机函数产生N个随机整数（20000以上），对这些数进行多种方法进行排序。 要求： 1) 至少采用三种方法实现上述问题求解（提示，可采用的方法有插入排序、希尔排序、起泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序）。并把排序后的结果保存在不同的文件中。 2) 统计每一种排序方法的性能（以上机运行程序所花费的时间为准进行对比），找出其中两种较快的方法。 3) 如果采用4种或4种以上的方法者，可适当加分。 PS：采用了直接选择排序算法、冒泡排序、希尔排序、直接插入排序这四种排序算法。

matlab开发-希尔伯特矩阵的正则化二维和非线性正则化测试。比较了正则化最小二乘法和普通最小二乘法。

七种排序算法（包括直接插入排序，折半插入排序，希尔排序，冒泡排序，快速排序，简单选择排序，归并排序） 还有两道题 1./*设计并实现一个有效的对n个整数重排的算法，使得所有负数位于非负数之前，给出算法的性能分析*/ 2./*试给出一个同时找到n个元素中最大元素与最小元素的有效算法，并说明理由*/

单幅干涉条纹相位恢复算法中通过两次希尔伯特变换获得正弦分量和余弦分量，然后求出水平方向和垂直方向的相位斜率，再采用积分的方法对相位进行恢复，即可得到全场相位分布。然而，相位变化过快时得到的相位斜率不连续，此时就不能直接采用该方法进行相位恢复。针对这一弊端，将剪切干涉计量原理引入到相位恢复算法中，对包裹相位建立二维复光场，获得连续相位斜率的离散偏导，提出用三次积分法即可恢复原始相位。实验验证该方法不仅能够有效地解决相位变换过快和相位截断的影响，而且能较精确地恢复原始相位。

利用随机函数产生N个随机整数（20000以上），对这些数进行多种方法进行排序。 1) 分别采用的方法有插入排序、希尔排序、起泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序，实现这批数据的排序，并把排序后的结果保存在不同的文件中。 2) 统计每一种排序方法的性能（以上机运行程序所花费的时间为准进行对比），找出其中两种较快的方法。

数据分布的不平衡性和数据特征的非线性增加了分类的困难，特别是难以识别不平衡数据中的少数类，从而影响整体的分类效果。针对该问题，结合KFDA（kernel Fisher discriminant analysis）能有效提取样本非线性特征的特性和集成学习中Boosting算法的思想，提出了KFDA-Boosting算法。为了验证该算法对不平衡数据分类的有效性和优越性，以G-mean值、少数类的查准率与查全率作为分类效果的评价指标，选取了UCI中10个数据集测试KFDA-Boosting算法性能，并与支持向量机等六种分类算法进行对比实验。结果表明，对于不平衡数据分类，尤其是对不平衡度较大或呈非线性特征的数据，相比于其他分类算法，KFDA-Boosting算法能有效地识别少数类，并且在整体上具有显著的分类效果和较好的稳定性。

本压缩包内部包含全套的EMD分解和希尔伯特黄谱分析程序。上传给大家共享。我本页也学习信号处理数年，多次用到希尔伯特黄变换的内容，用这套程序都可以比较好的解决。内置本版本程序作者的工作记录和程序说明的文本文件。 保证有效！如有疑问请私信。

圆受限三体问题 (CRTBP) 中的轨道分析和模拟，其中初级和次级天体围绕公共质心在圆形轨道上运动，忽略最小天体的引力影响。 这里描述的应用是针对日-地-月系统中的轨道问题，其轨迹在 MATLAB 中进行了模拟。

希尔伯特黄变换的EMD分解MATLAB程序 把程序看懂 对希尔伯特黄变换的原理就理解了

滚动轴承的早期故障诊断对于设备预测和健康管理具有重要意义,然而受环境噪声、传递路径、信号衰减及源信号本身比较微弱的影响,滚动轴承故障的初期微弱信号特征往往难以提取。为了解决这一问题,提出了一种基于最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,MED)与希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)相结合的滚动轴承故障特征提取方法(MED-Hilbert),该方法首先应用MED算法对传感器信号进行处理以提高信号的信噪比,然后通过希尔伯变换提取冲击能量信号,最后用谱分析技术提取故障对应的特征频率,并与理论故障频率比较后成功确定故障。与信号仅仅进行包络分析方法相比,该方法具有很好的降噪效果以及对微弱故障特征的增强作用。计算机仿真与实验验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的有效性。