2021年华为杯数学建模竞赛E题信号干扰下的超宽带精确定位(国一) 代码很全,附带提交论文 数据预处理相关(以调用顺序排序) - clean_data.py:使用高斯σ原则和k-means聚类算法对原始数据进行预处理,并转化为二维矩阵存储。 - process_tag.py:将靶点的真实坐标转化为二维矩阵数据类型存储。 模型求解相关(以调用顺序排序) - method.py:定义最小二乘法和牛顿迭代法求解交点,使用线性分类器预测噪声类型。 - generate_data.py:利用提供的训练数据构造神经网络输入特征。 - generate_label.py:利用提供的训练数据生成噪声类型的真实标签。 - neural_network.py:定义神经网络结构,使用训练数据优化神经网络的参数,并保存最优模型。 - denoising.py:计算利用神经网络去噪后估测交点的坐标,输出三维、二维和一维的各自精度。 - predict.py:使用预训练的模型对测试数据进行预测,输出噪声类型和交点坐标。 - move_plot.py:用三维和二维分别展现靶点的动态轨迹。
2022-04-15 18:12:56 3.62MB 华为 数学建模 华为杯 超宽带精确定位