《几种排序算法的分析》 摘要: 排序算法是在C++中经常要用到的一种重要的算法。如何进行排序，特别是高效率的排序是是计算机应用中的一个重要课题。同一个问题可以构造不同的算法，最终选择哪一个好呢？这涉及如何评价一个算法好坏的问题，算法分析就是评估算法所消耗资源的方法。可以对同一问题的不同算法的代价加以比较，也可以由算法设计者根据算法分析判断一种算法在实现时是否会遇到资源限制的问题。排序的目的之一就是方便数据的查找。在实际生活中，应根据具体情况悬着适当的算法。一般的，对于反复使用的程序，应选取时间短的算法；对于涉及数据量较大，存储空间较小的情况则应选取节约存储空间的算法。本论文重点讨论时间复杂度。时间复杂度就是一个算法所消耗的时间。算法的效率指的是最坏情况下的算法效率。 排序分为内部排序和外部排序。本课程结业论文就内部排序算法（插入排序，选择排序，交换排序，归并排序和基数排序）的基本思想，排序步骤和实现算法等进行介绍。 本论文以较为详细的文字说明，表格对比，例子阐述等方面加以比较和总结，通过在参加数据的规模，记录说带的信息量大小，对排序稳定的要求，关键字的分布情况以及算法的时间复杂度和空间复杂度等方面进行比较，得出它们的优缺点和不足，从而加深了对它们的认识和了解，进而使自己在以后的学习和应用中能够更好的运用。
1.五种排序算法的实例： 1.1.插入排序 1.1.1.直接插入排序 思路：将数组分为无序区和有序区两个区，然后不断将无序区的第一个元素按大小顺序插入到有序区中去，最终将所有无序区元素都移动到有序区完成排序。 要点：设立哨兵，作为临时存储和判断数组边界之用。 实现： Void InsertSort(Node L[],int length) { Int i,j;//分别为有序区和无序区指针 for(i=1;i
频率估计的相位加权平均算法及其迭代方法 在信号处理领域，估计复高斯白噪声环境中的单频复正弦信号的频率是一个十分重要的问题，其应用十分广泛。如在系统频率同步时，利用导频进行频偏估计等。 根据最大似然（ML ）准则，解决该问题的最优方法是搜索周期图的谱峰位置，但是，即使采用FFT 快速算法，这种最大似然估计方法仍然具有非常大的运算量。因此，在文献[12]-[16]中提出了一些运算量相对较低的简化算法。要评价这些简化算法的估计性能，信噪比门限是一个重要的指标。某一算法的信噪比门限指的是该算法估计结果的均方误差开始离开CRB （Cramer-Rao bound ）时的信噪比值。 文献[12]-[16]提出的方法中，WPA 方法[12]具有最低的运算量，但是其存在信噪比门限随所估计的复正弦信号频率的增大而升高的问题。为了克服这个问题，文献[16]提出了WNLP 方法，该方法可使得信噪比门限在整个[,)ππ-的估计范围内保持不变，但WNLP 方法的信噪比门限较高，当所估计的复正弦信号频率较低时，WNLP 方法的信噪比门限将高于WPA 方法。因此，本文提出了一种基于WPA 方法的迭代方法。该迭代方法不仅能在整个[,)ππ-的估计范围内保持其信噪比门限不变，而且其信噪比门限远低于WNLP 方法的信噪比门限。 .1 相位加权平均法 叠加复高斯白噪声的复正弦信号为: ()()0j n n s n Ae z ωθ+=+ 式中,0,1,2,,1n N =- 。 采样时刻序列表示采样周期的整数倍。主要关心的参量是频率0ω。n z 表示测量噪声。 记加权系数为：
22312212n N n N p N N ??????--?? ?????????=-?????????????? 。 频率的估计为: 11n n n n n x x x x ++=∠-∠=∠ ， 2 010N n n n t p x x ?-+==∠∑ 。 式中2 01N n t p -==∑；0?是无偏估计。其中n 为相邻2点的相位差。Kay 提出的频率估 计算法在高信噪比下达到CR 门限。 在较高信噪比SNR > 6dB 时,估计误差可以达到CRB. Kay 方法理论上可以计算的频率范围为(),ππ-,其主要缺点是低信噪比情况下性能较差, 其门限信噪比还会随着待估频率的增大而增大. Kim 等人在Kay 方法的基础上, 针对Kay 方法的高信噪比门限问题,提出了前置矩形滤波器的思路，通过这一预处理, 极大地改善了信噪比门限这一问题,且只增加了少量的计算量, 然而Kim 方法的不足在于其频率估计范围极大地减小. 当前置滤波器为长度为M 的矩形滤波器时, 频率估计器可以获得()1010log M 的增益,但是其频率估计范围仅为(),M M ππ-,这种方法是以减小频率估计范围为代价来达到使频率估计方法适应于低信噪比情况。 另一方面,从最大谱峰搜索这一思路出发FITZ 首先推导出一种快速测频方法,如下式， ()()() (){} 016arg 121J N m m N n R m J J ω=≈-++∑
实验课程：算法分析与设计 实验名称：几种排序算法的平均性能比较（验证型实验） 实验目标： （1）几种排序算法在平均情况下哪一个更快。 （2）加深对时间复杂度概念的理解。 实验任务： （1）实现几种排序算法（selectionsort, insertionsort,bottomupsort,quicksort, 堆排序）。对于快速分类，SPLIT中的划分元素采用三者A(low)，A(high)，A((low+high)/2)中其值居中者。 （2）随机产生20组数据（比如n=5000i，1≤i≤20）。数据均属于围（0，105）的整数。 对于同一组数据，运行以上几种排序算法，并记录各自的运行时间（以毫秒为单位）。（3）根据实验数据及其结果来比较这几种分类算法的平均时间和比较次数，并得出结论。实验设备及环境： PC；C/C++等编程语言。 实验主要步骤： (1)明确实验目标和具体任务； (2)理解实验所涉及的几个分类算法； (3)编写程序实现上述分类算法； (4)设计实验数据并运行程序、记录运行的结果； (5)根据实验数据及其结果得出结论； (6)实验后的心得体会。 问题分析（包括问题描述、建模、算法的基本思想及程序实现的技巧等）： 选择排序：令A[1…n]为待排序数组，利用归纳法，假设我们知道如何对后n-1个元素排序， 即对啊[A…n]排序。对某个j,1<=j<=n,设A[j]是最小值。首先，如果就！=1，我们交换A[1] 和A[j]。然后由假设，已知如何对A[2..n]排序，因此可对在A[2…n]中的元素递归地排序。 可把递归改为迭代。算法程序实现如下： void SelectionSort(int *Array,int n,int &c) { int i,j,k; int aa; c=0; for(i=0;i 专业综合 课程设计报告 空间谱估计算法 一、设计任务 实现空间谱估计算法，并考察算法性能。 二、方案设计 1）由均匀线阵形式，确定阵列的导向矢量； 2）由阵列导向矢量，对接收信号进行建模仿真； 3）根据多重信号分类算法实现空间谱估计； 4）考察算法性能与信噪比，采样率，观测时间等参数的关系。 三、设计原理 3.1空间谱估计数学模型 空间谱估计就是利用空间阵列实现空间信号的参数估计的一项专门技术。整个空间谱估计系统应该由三部分组成：空间信号入射、空间阵列接收及参数估计。相应地可分为三个空间，即目标空间、观察空间及估计空间，也就是说空间谱估计系统由这三个空间组成，其框图见图1。 图1 空间谱估计的系统结构 对于上述的系统结构，作以下几点说明。 (1)目标空间是一个由信号源的参数与复杂环境参数张成的空间。对于空间谱估计系统，就是利用特定的一些方法从这个复杂的目标空间中估计出信号的未知参数。 (2)观察空间是利用空间按一定方式排列的阵元，来接收目标空间的辐射信号。由于环境的复杂性，所以接收数据中包括信号特征(方位、距离、极化等)和空间环境特征(噪声、杂波、干扰等)。另外由于空间阵元的影响，接收数据中同样也含有空间阵列的某些特征(互耦、通道不一致、频带不一致等)。这里的观察空间是一个多维空间，即系统的接收数据是由多个通道组成，而传统的时域处理方法通常只有一个通道。特别需要指出的是：通道与阵元并不是一一对应，通道是由空间的一个、几个或所有阵元合成的(可用加权或不加权)，当然空间某个特定的阵元可包含在不同的通道内。 (3)估计空间是利用空间谱估计技术(包括阵列信号处理中的一些技术，如阵列校正、空域滤波等技术)从复杂的观察数据中提取信号的特征参数。 从系统框图中可以清晰的看出，估计空间相当于是对目标空间的一个重构过程，这个重构的精度由众多因素决定，如环境的复杂性、空间阵元间的互耦、通道不一致、频带不一致等。 3.2 阵列信号处理 首先，考虑N 个远场的窄带信号入射到空间某阵列上，阵列天线由M 个阵元组成，这里假设阵元数等于通道数，即各阵元接收到信号后经过各自的传输信道送到处理器，也就是说处理器接收来自M 个通道的数据。 ))((0)()(t t j i i e t u t s ?ω+= ))()((0)()(τ?τωττ++++=+t t j i i e t u t s (3.2-1) 式中，)(t u i 是接受信号的幅度，)(t ?是接收信号的相位，0ω是接收信号的频率。在窄带远场信号源的假设下，有 ?? ?≈+≈+) ()() ()(t t t u t u i i ?τ?τ (3.2-2) 25.3用频率估计概率 教学目标 【知识与技能】 理解每次试验可能的结果不是有限个，或各种可能结果发生的可能性不相等时，利用统计频率的方法估计概率. 【过程与方法】 经历利用频率估计概率的学习，使学生明白在同样条件下，大量重复试验时，根据一个随机事件发生的频率所逐渐稳定到的常数，可以估计这个事件发生的概率? 【情感态度】 通过研究如何用统计频率求一些现实生活中的概率问题，培养使用数学的良好意识，激发学习兴趣，体验数学的应用价值. 【教学重点】 对利用频率估计概率的理解和应用. 【教学难点】 利用频率估计概率的理解. 教学过程 一、情境导入，初步认识 问题1400个同学中，一定有2个同学的生日相同（可以不同年）吗？那么300个同学中一定有2个同学的生日相同吗？ 有人说：“50个同学中，就很可能有2个同学的生日相同这话正确吗？调查全班同学，看看有无2个同学的生日相同. 问题2要想知道一个鱼缸里有12条鱼，只要数一数就可以了.但要估计一个鱼塘里有多少条鱼，该怎么办呢？ 【教学说明】在前面我们学习了能列举所有可能的结果，并且每种结果的可能性相等的随机事件的概率的求法?那么这里的两个问题情境中，很容易让学生想到这些事件的结果不容易完全列举出来，而且每种结果出现的可能性也不一定是相同的.从而引发学生的求知欲，对于这类事件的概率该怎样求解呢，引入课题. 二、思考探究，获取新知 1.利用频率估计概率 试验：把全班同学分成10组，每组同学掷一枚硬币50次，整理同学们获得的试验数据，并记录在下表中： 填表方法：第1组的数据填在第1行；第1,2组的数据之和填在第2行，…, 10个组的数据之和填在第10行. 如果在抛掷n次硬币时，出现m次“正面向上”，则随机事件“正面向上” 出现的频率为m/n. 【教学说明】分组是为了减少劳动强度加快试验速度，当然如果条件允许， 组数分得越多，获得的数据就会越多，就更容易观察出规律.让学生再次经历数据的收集，整理描述与分析的过程，进一步发展学生的统计意识，发现数据中隐藏的规律. 请同学们根据试验所得数据想一想：“正面向上”的频率有什么规律？历史 上，有些人曾做过成千上万次抛掷硬币的试验，试验结果如下： 常见内部排序算法比较 排序算法是数据结构学科经典的内容，其中内部排序现有的算法有很多种，究竟各有什么特点呢？本文力图设计实现常用内部排序算法并进行比较。分别为起泡排序，直接插入排序，简单选择排序，快速排序，堆排序，针对关键字的比较次数和移动次数进行测试比较。 问题分析和总体设计 ADT OrderableList { 数据对象：D={ai| ai∈IntegerSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系：R1={〈ai-1，ai〉|ai-1, ai∈D, i=1,2,…,n} 基本操作： InitList(n) 操作结果：构造一个长度为n，元素值依次为1，2，…，n的有序表。Randomizel(d,isInverseOrser) 操作结果：随机打乱 BubbleSort( ) 操作结果：进行起泡排序 InserSort( ) 操作结果：进行插入排序 SelectSort( ) 操作结果：进行选择排序 QuickSort( ) 操作结果：进行快速排序 HeapSort( ) 操作结果：进行堆排序 ListTraverse(visit( )) 操作结果：依次对L种的每个元素调用函数visit( ) }ADT OrderableList 待排序表的元素的关键字为整数.用正序,逆序和不同乱序程度的不同数据做测试比较,对关键字的比较次数和移动次数(关键字交换计为3次移动)进行测试比较.要求显示提示信息,用户由键盘输入待排序表的表长(100-1000)和不同测试数据的组数(8-18).每次测试完毕,要求列表现是比较结果. 要求对结果进行分析. 详细设计 1、起泡排序 算法：核心思想是扫描数据清单，寻找出现乱序的两个相邻的项目。当找到这两个项目后，交换项目的位置然后继续扫描。重复上面的操作直到所有的项目都按顺序排好。 bubblesort(struct rec r[],int n) { int i,j; struct rec w; unsigned long int compare=0,move=0; for(i=1;i<=n-1;i++) for(j=n;j>=i+1;j--) { if(r[j].key (2012年1月最新最细）2011全国中考真题解析120考点汇编 频率估计概率的方法来求概率 一、选择题 1. （2011?南充，12，3分）某灯具厂从1万件同批次产品中随机抽取了100件进行质检，发现其中有5件不合格，估计该厂这一万件产品中不合格品约为件． 考点：用样本估计总体。 分析：首先可以求出样本的不合格率，然后利用样本估计总体的思想即可求出这一万件产品中不合格品约为多少件． 解答：解：∵某灯具厂从1万件同批次产品中随机抽取了100件进行质检，发现其中有5件不合格， ∴不合格率为：5÷100=5%， ∴估计该厂这一万件产品中不合格品为10000×5%=500件． 故答案为：500． 点评：此题主要考查了利用样本估计总体的思想，解题时首先求出样本的不合格率，然后利用样本估计总体的思想即可解决问题． 二、填空题 1. （2011江苏淮安，16，3分）有一箱规格相同的红、黄两种颜色的小塑料球共1000个. 为了估计这两种颜色的球各有多少个，小明将箱子里面的球搅匀后从中随机摸出一个球记下颜色，再把它放回箱子中，多次重复上述过程后，发现摸到红球的频率约为0.6，据此可以估计红球的个数约为 . 考点：利用频率估计概率。 专题：应用题。 分析：因为多次重复上述过程后，发现摸到红球的频率约为0.6，所以红球所占的百分比也就是60%，根据总数可求出红球个数． 解答：解：∵摸到红球的频率约为0.6，∴红球所占的百分比是60%．∴1000×60%=600．故答案为：600． 点评：本题考查用频率估计概率，因为摸到红球的频率约为0.6，红球所占的百分比是60%，从而可求出解． 3. （2011湖北黄石，12,3分）为响应“红歌唱响中国”活动，某乡镇举行了一场“红歌”歌咏比赛．组委会现定：任问一名参赛选手的成绩x满足：60≤x＜100，赛后整理所有参赛选手的成绩如表（一） 表（一） 根据表（一）提供的信息n= 0.3 ． 考点：频数（率）分布表。 专题：计算题；图表型。 分析：根据60≤x＜70，可知其分数段内的频数为30，频率为0.15，可求出总人数，然后 五种排序算法的分析与比较 广东医学院医学信息专业郭慧玲 摘要：排序算法是计算机程序设计广泛使用的解决问题的方法,研究排序算法具有重要的理论意义和广泛的应用价值。文章通过描述冒泡、选择、插入、归并和快速5种排序算法,总结了它们的时间复杂度、空间复杂度和稳定性。通过实验验证了5种排序算法在随机、正序和逆序3种情况下的性能,指出排序算法的适用原则,以供在不同条件下选择适合的排序算法借鉴。 关键词：冒泡排序;选择排序;插入排序;归并排序;快速排序。 排序是计算机科学中基本的研究课题之一,其目的是方便记录的查找、插入和删除。随着计算机的发展与应用领域的越来越广,基于计算机硬件的速度和存储空间的有限性,如何提高计算机速度并节省存储空间一直成为软件设计人员的努力方向。其中,排序算法已成为程序设计人员考虑的因素之一[1]，排序算法选择得当与否直接影响程序的执行效率和内外存储空间的占用量,甚至影响整个软件的综合性能。排序操作[2，3],就是将一组数据记录的任意序列,重新排列成一个按关键字有序的序列。而所谓排序的稳定性[4]是指如果在排序的序列中，存在前后相同的两个元素，排序前和排序后他们的相对位臵不发生变化。 1 算法与特性 1.1冒泡排序 1.1.1冒泡排序的基本思想 冒泡排序的基本思想是[5,6]:首先将第1个记录的关键字和第2个记录的关键字进行比较,若为逆序,则将2个记录交换,然后比较第2个和第3个记录的关键字,依次类推,直至ｎ-1个记录和第ｎ个记录的关键字进行过比较为止。然后再按照上述过程进行下一次排序,直至整个序列有序为止。 1.1.2冒泡排序的特性 容易判断冒泡排序是稳定的。可以分析出它的效率,在最好情况下,只需通过ｎ-1次比较,不需要移动关键字,即时间复杂度为Ｏ(ｎ)(即正序);在最坏情况下是初始序列为逆序,则需要进行ｎ-1次排序,需进行ｎ(ｎ-1)/2次比较,因此在最坏情况下时间复杂度为Ｏ(ｎ2),附加存储空间为Ｏ(1)。 1.2选择排序 1.2.1选择排序的基本思想 选择排序的基本思想是[5,6]:每一次从待排序的记录中选出关键字最小的记录,顺序放在已排好序的文件的最后,直到全部记录排序完毕.常用的选择排序方法有直接选择排序和堆排序,考虑到简单和易理解,这里讨论直接选择排序。直接选择排序的基本思想是ｎ个记录的文件的直接排序可经过ｎ-1次直接选择排序得到有序结果。 1.2.2选择排序的特性 容易得出选择排序是不稳定的。在直接选择排序过程中所需进行记录移动的操作次数最少为0,最大值为3(ｎ-1)。然而,无论记录的初始排序如何,所需进行的关键字间的比较次数相同,均为ｎ(ｎ-1)/2,时间 6.4.3MUSIC 算法基本原理 6.4.3.1信号模型 MUSIC 算法是针对多元天线阵列测向问题提出的，用含M 个阵元的阵列对 ()M K K <个目标信号进行测向，以均匀线阵为例，假设天线阵元在观测平面内是各向同 性的，阵元的位置示意图如图6.23所示。 d 图6.23均匀线阵示意图 来自各远场信号源的辐射信号到达天线阵列时均可以看作是平面波，以第一个阵元为参考，相邻阵元间的距离为d ，若由第k 个辐射元辐射的信号到达阵元1的波前信号为 )(t S k ，则第i 个阵元接收的信号为 ()()()c /sin 1j exp 0k k k d i t S a θω-- (6.84) 其中，k a 为阵元i 对第k 个信号源信号的响应，这里可取1=k a ，因为己假定各阵元在观察平面内是无方向性的，0ω为信号的中心频率，c 为波的传播速度，k θ表示第k 个信号源的入射角度，是入射信号方向与天线法线的夹角。计及测量噪声（包括来自自由空间和接收机内部的）和所有信号源的来波信号，则第i 个阵元的输出信号为 ()()()()()t n d i t S a t x i k K k k k i +--= ∑=c /sin 1j exp 01 θω (6.85) 式中，)(t n i 为噪声，标号i 表示该变量属于第i 个阵元，标号k 表示第k 个信号源。假定各阵元的噪声是均值为零的平稳白噪声过程，方差为2σ，并且噪声之间不相关，且与信号不相关。将式(2-13)写成向量形式，则有 ()()()t t t N AS X += (6.86) 式中，T 21)](,),(),([)(t x t x t x t M =X 为M 维的接收数据向量 T 21)](,),(),([)(t S t S t S t K =S 为K 维信号向量 )](,),(),([21K θθθa a a A =为K M ?维的阵列流形矩阵 T )1(j j ]e ,,e ,1[)(00k k M k τωτωθ---= a 为M 维的方向向量，c sin k k d θτ= T 21)](,),(),([)(t n t n t n t M =N 为M 维的噪声向量 6.4.3.2算法原理 由于各阵元的噪声互不相关，且也与信号不相关，因此接收数据)(t X 的协方差矩阵为 一、设计思想 插入排序：首先，我们定义我们需要排序的数组，得到数组的长度。如果数组只有一个数字，那么我们直接认为它已经是排好序的，就不需要再进行调整，直接就得到了我们的结果。否则，我们从数组中的第二个元素开始遍历。然后，启动主索引，我们用curr当做我们遍历的主索引，每次主索引的开始，我们都使得要插入的位置（insertIndex）等于-1，即我们认为主索引之前的元素没有比主索引指向的元素值大的元素，那么自然主索引位置的元素不需要挪动位置。然后，开始副索引，副索引遍历所有主索引之前的排好的元素，当发现主索引之前的某个元素比主索引指向的元素的值大时，我们就将要插入的位置（insertIndex）记为第一个比主索引指向元素的位置，跳出副索引；否则，等待副索引自然完成。副索引遍历结束后，我们判断当前要插入的位置（insertIndex）是否等于-1，如果等于-1，说明主索引之前元素的值没有一个比主索引指向的元素的值大，那么主索引位置的元素不要挪动位置，回到主索引，主索引向后走一位，进行下一次主索引的遍历；否则，说明主索引之前insertIndex位置元素的值比主索引指向的元素的值大，那么，我们记录当前主索引指向的元素的值，然后将主索引之前从insertIndex位置开始的所有元素依次向后挪一位，这里注意，要从后向前一位一位挪，否则，会使得数组成为一串相同的数字。最后，将记录下的当前索引指向的元素的值放在要插入的位置（insertIndex）处，进行下一次主索引的遍历。继续上面的工作，最终我们就可以得到我们的排序结果。插入排序的特点在于，我们每次遍历，主索引之前的元素都是已经排好序的，我们找到比主索引指向元素的值大的第一个元素的位置，然后将主索引指向位置的元素插入到该位置，将该位置之后一直到主索引位置的元素依次向后挪动。这样的方法，使得挪动的次数相对较多，如果对于排序数据量较大，挪动成本较高的情况时，这种排序算法显然成本较高，时间复杂度相对较差，是初等通用排序算法中的一种。 选择排序：选择排序相对插入排序，是插入排序的一个优化，优化的前提是我们认为数据是比较大的，挪动数据的代价比数据比较的代价大很多，所以我们选择排序是追求少挪动，以比较次数换取挪动次数。首先，我们定义我们需要排序的数组，得到数组的长度，定义一个结果数组，用来存放排好序的数组，定义一个最小值，定义一个最小值的位置。然后，进入我们的遍历，每次进入遍历的时候我们都使得当前的最小值为9999，即认为每次最小值都是最大的数，用来进行和其他元素比较得到最小值，每次认为最小值的位置都是0，用来重新记录最小值的位置。然后，进入第二层循环，进行数值的比较，如果数组中的某个元素的值比最小值小，那么将当前的最小值设为元素的值，然后记录下来元素的位置，这样，当跳出循环体的时候，我们会得到要排序数组中的最小值，然后将最小值位置的数值设置为9999，即我们得到了最小值之后，就让数组中的这个数成为最大值，然后将结果数组result[]第主索引值位置上的元素赋值为最小值，进行下一次外层循环重复上面的工作。最终我们就得到了排好序的结果数组result[]。选择排序的优势在于，我们挪动元素的次数很少，只是每次对要排序的数组进行整体遍历，找到其中的最小的元素，然后将改元素的值放到一个新的结果数组中去，这样大大减少了挪动的次序，即我们要排序的数组有多少元素，我们就挪动多少次，而因为每次都要对数组的所有元素进行遍历，那么比较的次数就比较多，达到了n2次，所以，我们使用选择排序的前提是，认为挪动元素要比比较元素的成本高出很多的时候。他相对与插入排序，他的比较次数大于插入排序的次数，而挪动次数就很少，元素有多少个，挪动次数就是多少个。 希尔排序：首先，我们定义一个要排序的数组，然后定义一个步长的数组，该步长数组是由一组特定的数字组成的，步长数组具体得到过程我们不去考虑，是由科学家经过很长时间计算得到的，已经根据时间复杂度的要求，得到了最适合希尔排序的一组步长值以及计算 采用MUSIC方法的白噪声频率检测仿真 本试验提供了一种使用MUSIC方法的白噪声中一个正弦信号和M 个正弦信号的特征分解频率估计的仿真试验，并讨论了虚假峰的成因并给出了实验证明。 问题描述 假定仿真的观测数据分别由 （1）单个正弦信号检测的情况 ()43 ()4()j n x n e u n ππ +=+ （2）多个正弦信号检测的情况 5()() ( )43 36 45 ()423()j n j n j n x n e e e u n ππ ππ ππ +++=+++ 产生，其中是一高斯白噪声，其均值为0，方差为1。用MUSIC 方法估计观测数据中正弦波的频率，并给出白噪声方差()u n 2u σ 与复正弦波的振幅A 的估计值。 多重信号分类的MUSIC 方法 实际应用中常常需要对空间中存在的多个信号源进行分解，以便跟踪或检测我们感兴趣的空间信号，抑制那些被认为是干扰的空间信号。对天线阵列接收的空间信号所进行的分析与处理称为阵列信号处理。而空间谱估计技术是在波束形成技术、零点技术和时域谱估计技术的基础上发展起来的一种技术。与频谱表示信号在各个频率上的能量分布相对应，空间谱则可解释为信号在空间各个方向上的能量分布，空间谱估计技术的目标是研究提高在处理带宽内空间信号角度的估计精度、角度分辨率和提高运算速度的各种算法。经过多年的发展，已经产生了大量性能优异的测向算法可资利用，典型的有MUSIC.ESPRIT、子空间拟合、多维MUSIC 等。 MUSIC 算法是基于特征结构分析的空间谱估计方法，是空间谱估计技术的典型代表。其测向原理是根据矩阵特征分解的理论，对阵列输出协方差矩阵进行特征分 含噪信号的频率估计算法研究 对被噪声污染的正弦信号进行参数估计是一个十分重要的课题,广泛应用于雷达、声呐、通信、语音分析等领域中。频率作为正弦信号最重要的参数和最本质的特征,频率的估计一直是信号处理领域的一个经典课题。 频率估计方法可分为时域方法和频域方法,时域方法一般基于自相关或线性性质,频域方法则基于离散傅里叶变换。不同算法的性能差别主要体现在均方误差和偏差上。 此外,因实际情况的不同,算法的计算量、信噪比范围、采样长度也是常用指标。估计算法的性能理论界为克拉美罗下界(Cramer Rao Low Bound,CRLB),寻找能够逼近CRLB且计算量小的频率估计算法正是研究的难点。 因正弦信号的自相关函数能够抑制噪声干扰,并且保留原信号的频率信息。对实正弦信号,本文设计了两种基于信号自相关的实信号频率估计算法并进行理论分析。 仿真结果表明估计算法在短数据序列和中低信噪比(SNR)时能够达到CRLB 界。对复正弦信号,基于两步法的思想设计算法,即首先通过粗估计找出最大DFT 谱线,再设计算法进行细估计来精确估计频率。 本文利用傅里叶系数比值建立关于频率差的方程,将多种估计式统一到一个框架下,并得到复正弦频率估计器设计的一般准则。本文主要的研究内容如下:针对短序列实正弦信号估计精度较差的问题,提出基于方程求根的高阶自相关频率估计算法。 利用高阶自相关抑噪效果较好的特点,由自相关函数建立方程。求解方程得到频率估计值,并与对比算法比较计算复杂度。 接着利用泰勒展开式,推导算法的方差的理论表达式及其近似。理论表达式能够很好地符合仿真结果,但结构繁琐。 其近似式结构简单,并在数据序列较长情况下能够满足精度要求。该算法综合平衡了计算精度和计算量,仿真结果表明估计算法的精度优于对比算法,在短数据序列和中等信噪比(SNR)时能够达到CRLB界。 高阶自相关函数的抑噪效果更好,但是也存在高阶自相关系数利用不充分以及频率模糊的问题。本文提出基于高阶自相关及自相关递推结构的估计算法。 算法利用多个高阶自相关函数,结合切比雪夫多项式递推结构,构造出具有非零解的齐次线性方程组。通过方程变换,将实信号频率估计问题转化为一元多项式求根问题。 经过进一步推导,最终将其等价为一元n次非负多项式最小值问题。本文估计算法避免了高阶自相关算法常见的频率模糊问题,理论推导中同时给出算法等价形式。 仿真结果表明算法在估计精度上体现出优势,即使在数据序列较小和低信噪比(SNR)时也能够逼近CRLB界。最后,将该算法应用到声学释放器的实践仿真中与对比算法进行比较,并测试出频率估计所需最优数据长度。 基于二步法思想,构造出复信号频率细估计的算法的一般框架,并进行估计算法设计和分析。首先介绍了两步法的估计原理,解释了DFT最大谱线和真实谱峰之间的区别。 接着推导以DFT最大谱线为中心的傅里叶变换系数表达式,利用傅里叶系数的比值得到真实频率与DFT最大谱线之间差值?(即细估计)的方程表达结构。分别利用正弦的等价近似表达、三角变换等不同方法求解得到不同的解的表达,进 几种常见的排序算法之比较 2010-06-20 14:04 数据结构课程 摘要： 排序的基本概念以及其算法的种类，介绍几种常见的排序算法的算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序的算法和分析它们各自的复杂度，然后以表格的形式，清晰直观的表现出它们的复杂度的不同。在研究学习了之前几种排序算法的基础上，讨论发现一种新的排序算法，并通过了进一步的探索，找到了新的排序算法较之前几种算法的优势与不足。 关键词：排序算法复杂度创新算法 一、引言 排序算法，是计算机编程中的一个常见问题。在日常的数据处理中，面对纷繁的数据，我们也许有成百上千种要求，因此只有当数据经过恰当的排序后，才能更符合用户的要求。因此，在过去的数十载里，程序员们为我们留下了几种经典的排序算法，他们都是智慧的结晶。本文将带领读者探索这些有趣的排序算法，其中包括介绍排序算法的某些基本概念以及几种常见算法，分析这些算法的时间复杂度，同时在最后将介绍我们独创的一种排序方法，以供读者参考评判。 二、几种常见算法的介绍及复杂度分析 1.基本概念 1.1稳定排序(stable sort)和非稳定排序 稳定排序是所有相等的数经过某种排序方法后，仍能保持它们在排序之前的相对次序，。反之，就是非稳定的排序。 比如：一组数排序前是a1,a2,a3,a4,a5，其中a2=a4，经过某种排序后为 a1,a2,a4,a3,a5， 则我们说这种排序是稳定的，因为a2排序前在a4的前面，排序后它还是在a4的前面。假如变成a1,a4,a2,a3,a5就不是稳定的了。 1.2内排序( internal sorting )和外排序( external sorting) 在排序过程中，所有需要排序的数都在内存，并在内存中调整它们的存储顺序，称为内排序；在排序过程中，只有部分数被调入内存，并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序方法称为外排序。 基于MUSIC算法的测向性能仿真 2013 年 1 月 16 日 摘要 随着移动通信技术的飞速发展，智能天线技术研究的不断深入，来波方向(DOA)估计技术逐渐成为研究的热点之一，而MUSIC算法是智能天线技术的典型算法。本文在对MUSIC算法进行分析的基础上，设计了MUSIC算法的仿真程序，对不同情况下该算法的性能进行了仿真分析。仿真结果表明该算法在不同阵列结构、信号入射角度时具有不同的性能。 关键词：智能天线；DOA；MUSIC；阵元 目录 摘要 ............................................................................................................................................... I 引言 . (1) 一、MUSIC算法介绍 (1) 1.1 MUSIC算法的提出 (1) 1.2波达方向估计问题中的阵列信号数学模型 (2) 1.3阵列协方差矩阵的特征分解 (4) 1.4 MUSIC算法的原理及实现 (6) 1.5 MUSIC算法的实现步骤： (8) 二、MUSIC算法的DOA估计仿真 (8) 2.1MUSIC算法的基本仿真 (8) 2.2 MUSIC算法DOA估计与阵元数的关系 (9) 2.3 MUSIC算法DOA估计与阵元间距的关系 (10) 2.4 MUSIC算法DOA估计与快拍数的关系 (11) 2.5 MUSIC算法DOA估计与信噪比的关系 (12) 2.6 MUSIC算法DOA估计与信号入射角度差的关系 (13) 三、MUSIC算法性能分析小结 (15) 参考文献 (15) 附录 (16) 附录一：MUSIC算法的基本仿真源代码 (16) 附录二：MUSIC算法DOA估计与不同阵元数关系仿真源代码 (17) 附录三：MUSIC算法DOA估计与阵元间距的关系仿真源代码 (18) 附录四：MUSIC算法DOA估计与快拍数的关系仿真源代码 (21) 附录五：MUSIC算法DOA估计与信噪比的关系仿真源代码 (22) 附录六：MUSIC算法DOA估计与信号入射角度差的关系仿真源代码 (24) 图目录 图1-1等距线阵与远场信号 (2) 图2-1MUSIC算法的DOA估计谱 (9) 图2-2阵元数不同时MUSIC算法的DOA估计谱 (10) 图2-3阵元间距不同时MUSIC算法的DOA估计谱 (11) 图2-4快拍数不同时MUSIC算法的DOA估计谱 (12) 图2-5信噪比不同时MUSIC算法的DOA估计谱 (13) 图2-6角度间隔不同时MUSIC算法的DOA估计谱 (14) 深圳大学实验报告 课程名称：算法分析与复杂性理论 实验项目名称：实验一排序算法性能分析 学院：计算机与软件学院 专业：软件工程 指导教师：杨烜 报告人：赖辉学号：班级：软工学术型实验时间：2015-10-15 实验报告提交时间：2015-11-24 教务部制 一．实验目的 1.掌握选择排序、冒泡排序、合并排序、快速排序、插入排序算法原理 2.掌握不同排序算法时间效率的经验分析方法，验证理论分析与经验分析的一致性。二．实验步骤与结果 实验总体思路： 根据实验要求，需要用while循环控制用户选择相应算法(选择通过switch实现)或者选择输入0跳出while循环，退出程序。Switch中选择相应的算法后需要通过一个for(int j=0;j<5;j++)循环更改数组大小MAX的值(MAX *= 10)，从而控制输入不同问题规模的耗时。再通过一个for(int i=0;i<20;i++)循环控制20组随机数组。为了使得程序输出更加直观，部分数据后面没有输出。相应结果和过程如下所示（代码和结果如下图所示）。 各排序算法的实现及实验结果： 1、随机数产生 代码1： srand((unsigned)time(NULL)); For i=0 to 19 randNum(MAX,array); 当问题规模较小时，生成随机函数randNum()在for循环下运行时间短，每次产生的随机数组都是一样的，将srand((unsigned)time(NULL))语句放在for循环外面，就产生了20组不同的随机数组。 图1、产生20组随机数组 2、选择排序 代码2： for i=0 to n-2 min=i for j= i+1 to n-1 if ele[min]>ele[j] min=j swap(ele[i],ele[min]) //交换元素 图2、选择排序在不同数据规模下排序所消耗的时间3、冒泡排序 代码3： for i= 0 to n-1 for j=0 to n-1-i if a[j]>a[j+1] swap(a[j],a[j+1]) //交换 DOA 估计中MUSIC 算法的研究与实现 张丽，郭莉 北京邮电大学信息工程学院多媒体教研中心，北京 (100876) E-mail ：1.zhl924505@https://www.doczj.com/doc/d17528576.html, 摘 要：本文主要是对DOA （波达方向）估计中传统MUSIC 算法及其改进算法作了简要的介绍，然后通过仿真比较了这几种算法的优缺点以及各自的适用范围，最后给出了嵌入式系统实现的设计思路及流程图，并指出以后的研究重点。 关键词：DOA 估计；MUSIC 算法；ROOT-MUSIC 算法；四阶累积量；空间平滑 1. 引言 在移动通信中，无线定位技术是利用无线信号来判定某一半径范围内无线信号发射终端物理位置的一种方法。采用无线定位方法可以为移动通信网中的用户提供位置信息，给人们带来了极大的方便。移动通信网所提供的定位业务具有巨大的应用前景，一方面，它可以为社区公共事业服务：如急救业务、城市交通引导、车辆跟踪调度、移动终端盗打防范等。另一方面，它可以给移动通信和汽车等行业带来很多的经济效益。与GPS 定位相比，无线定位对数量巨大的移动终端无需做任何改动，仅对基站增加一些设备就可以为用户提供很好的服务。DOA 估计技术作为第三代移动通信的关键技术之一，在无线通信中起着重要的作用。在智能天线中，对于时分双工（TDD ）系统，上、下行的频率相同，可以直接通过上行信号的空间特征估计形成下行波束；然而在频分双工(FDD)系统中，上、下行频率不同，DOA 是上下行联系的纽带，是下行波束形成的唯一依据。 最早的基于阵列的DOA 算法为常规波束形成法，也称为Bartlett 波束形成法。之后便产生了很多所谓的高分辨谱估计方法，包括：Pisarenko 的谐波分析法、Burg 的最大熵（MEM ）、capon 的最小方差无畸变法（MVDR ）。20世纪70年代末开始，DOA 估计算法得到了迅速的发展，尤以特征子空间类算法为突出，如MUSIC 和ESPRIT ，已成为DOA 估计的标志性算法。 2. MUSIC 算法分类 MUSIC （Multiple Signal Classification ）是Schmidt R O 等人在1979年提出的。它的基本思想是将任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解，从而得到与信号分量相对应的信号子空间和与信号分量相正交的噪声子空间，然后利用这两个子空间的正交性进行谱峰搜索来估计信号的入射方向。 2.1 传统MUSIC 算法 窄带远场信号的DOA 数学模型为 ()()()()X t A s t N t θ=+ (1) 对阵列接收数据X 求其协方差矩阵R,然后对R 进行特征分解即可得到噪声子空间特征矢量 矩阵N U 。其估计函数为 1 ()()() MU H H N N P a U U a θθθ= (2) 与()MU P θ的谱峰对应的所有θ即给出波达方向的估计。 数据结构课程设计报告 —几种排序算法的演示 时间：2010-1-14 一需求分析 运行环境 Microsoft Visual Studio 2005 程序所实现的功能 对直接插入排序、折半插入排序、冒泡排序、简单选择排序、快速排序、堆排序、归并排序算法的演示，并且输出每一趟的排序情况。 程序的输入（包含输入的数据格式和说明） <1>排序种类三输入 <2>排序数的个数的输入 <3>所需排序的所有数的输入 程序的输出（程序输出的形式） <1>主菜单的输出 <2>每一趟排序的输出，即排序过程的输出 二设计说明 算法设计思想 <1>交换排序（冒泡排序、快速排序） 交换排序的基本思想是：对排序表中的数据元素按关键字进行两两比较，如果发生逆序（即排列顺序与排序后的次序正好相反），则两者交换位置，直到所有数据元素都排好序为止。 <2>插入排序（直接插入排序、折半插入排序） 插入排序的基本思想是：每一次设法把一个数据元素插入到已经排序的部分序列的合适位置，使得插入后的序列仍然是有序的。开始时建立一个初始的有序序列，它只包含一个数据元素。然后，从这个初始序列出发不断插入数据元素，直到最后一个数据元素插到有序序列后，整个排序工作就完成了。 <3>选择排序（简单选择排序、堆排序） 选择排序的基本思想是：第一趟在有n个数据元素的排序表中选出关键字最小的数据元素，然后在剩下的n-1个数据元素中再选出关键字最小（整个数据表中次小）的数据元素，依次重复，每一趟（例如第i趟，i=1，…，n-1）总是在当前剩下的n-i+1个待排序数据元素中选出关键字最小的数据元素，作为有序数据元素序列的第i个数据元素。等到第n-1趟选择结束，待排序数据元素仅剩下一个时就不用再选了，按选出的先后次序所得到的数据元素序列即为有序序列，排序即告完成。 <4>归并排序（两路归并排序） 两路归并排序的基本思想是：假设初始排序表有n个数据元素，首先把它看成是长度为1的首尾相接的n个有序子表（以后称它们为归并项），先做两两归并，得n/2上取整个长度为2的归并项（如果n为奇数，则最后一个归并项的长度为1）；再做两两归并，……，如此重复，最后得到一个长度为n的有序序列。 程序的主要流程图MUSIC算法
25.3用频率估计概率(教案)
几种常见内部排序算法比较
中考数学真题解析频率估计概率方法来求概率(含答案)
五种排序算法的分析与比较
MUSIC算法
几种排序算法的分析与比较--C语言
MUSIC算法频率估计
含噪信号的频率估计算法研究
数据结构中几种常见的排序算法之比较
基于MUSIC算法的测向性能分析
五种排序算法分析
DOA估计中MUSIC算法的研究与实现
数据结构课程设计报告---几种排序算法的演示(附源代码)
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