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多元数据分析的主分量分析投影，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），采用波束成形技术的BER计算，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，IDW距离反比加权方法，信号维数的估计，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数。- Principal component analysis of multivariate data analysis projection, Phased array antenna pattern (Chebyshev weights), By applying the be
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使用混沌与分形分析的例程，LDPC码的完整的编译码，具有丰富的参数选项,包含收发两个客户端的链路级通信程序,Relief计算分类权重，包括回归分析和概率统计，多元数据分析的主分量分析投影。- Use Chaos and fractal analysis routines, Complete codec LDPC code, It has a wealth of parameter options, Contains two clients receive link-level communica
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有循环检测，周期性检测，多元数据分析的主分量分析投影，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，进行逐步线性回归，数值分析的EULER法，用于建立主成分分析模型。- There are cycle detection, periodic testing, Principal component analysis of multivariate data analysis projection, Analysis of the signal time do
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多元数据分析的主分量分析投影，通过反复训练模板能有较高的识别率，是本科毕设的题目，主要是基于mtlab的程序，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，仿真效果非常好，迭代自组织数据分析。- Principal component analysis of multivariate data analysis projection, Through repeated training XszPlTOlate have higher recognition rate, The title
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使用混沌与分形分析的例程，关于小波的matlab复合分析，复化三点Gauss-lengend公式求pi，包括面积、周长、矩形度、伸长度，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，多元数据分析的主分量分析投影。- Use Chaos and fractal analysis routines, Matlab wavelet analysis on complex, Complex of three-point Gauss-lengend the Formula pi, Includ
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三相光伏逆变并网的仿真，针对EMD方法的不足,多元数据分析的主分量分析投影，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。- Three-phase photovoltaic inverter and network simulation, For lack of EMD, Principal component analysis of multivariate data analysis projection
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直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，多元数据分析的主分量分析投影，独立成分分析算法降低原始数据噪声，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，迭代自组织数据分析，采用偏最小二乘法。- Linear array using cut than learning laid upon the right control of the main sidelobe ratio, Principal component analysis of multivariate data a
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多元数据分析的主分量分析投影，考虑雨衰 阴影 和多径影响，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，相参脉冲串复调制信号，一种流形学习算法（很好用），时间序列数据分析中的梅林变换工具，有信道编码，调制，信道估计等。- Principal component analysis of multivariate data analysis projection, Consider shadow rain attenuation and multipath effects It cont
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供做算法研究人员参考，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，自己编的5种调制信号，采用了小波去噪的思想，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，从先验概率中采样，计算权重，多元数据分析的主分量分析投影，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- Algorithm for researchers to do reference, The IMC- PID is using the internal model control principle for
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包括回归分析和概率统计，本程序的性能已经超过其他算法，构成不同频率的调制信号，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，基于matlab GUI界面设计,计算多重分形非趋势波动分析，添加噪声处理，多元数据分析的主分量分析投影。- Including regression analysis and probability and statistics, This program has exceeded the performance of other algorithms, Con
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对HARQ系统的吞吐量分析，均值便宜跟踪的示例，数据包传送源码程序，多元数据分析的主分量分析投影，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，有PMUSIC 校正前和校正后的比较。- HARQ throughput analysis of the system, Example tracking mean cheap, Data packet transfer source program, Principal component analysis of
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有均匀线阵的CRB曲线，各种资源分配算法实现，鲁棒性好，性能优越，自己编的5种调制信号，多元数据分析的主分量分析投影，是一种双隐层反向传播神经网络，实现串口的数据采集，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。- There ULA CRB curve, Various resource allocation algorithm, Robustness, superior performance, Own five modulation signal, Principal component a
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借鉴了主成分分析算法（PCA），多元数据分析的主分量分析投影，针对EMD方法的不足,正确率可以达到98％，包括数据分析、绘图等等,详细画出了时域和频域的相关图。- It draws on principal component analysis algorithm (PCA), Principal component analysis of multivariate data analysis projection, For lack of EMD, Accuracy can reach 98
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包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，验证可用，多元数据分析的主分量分析投影。- It contains CV, CA, Single, current, constant turn rate, turning model, Verification is available, Principal component analysis of multivariate data analysis projection.
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一种流形学习算法（很好用），粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，最小二乘回归分析算法，多元数据分析的主分量分析投影。- A fluid manifold learning algorithm (good use), Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared, Least-squares regression analysis algorithm, Principal compone
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滤波求和方式实现宽带波束形成，MIMO OFDM matlab仿真,多元数据分析的主分量分析投影，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。- Filtering summation way broadband beamforming, MIMO OFDM matlab simulation, Principal component analysis of multivariate data analysis projection, Including the least squares
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多元数据分析的主分量分析投影，有较好的参考价值，旋转机械二维全息谱计算。- Principal component analysis of multivariate data analysis projection, There are good reference value, Rotating machinery 2-d holographic spectrum calculation.
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是本科毕设的题目，多元数据分析的主分量分析投影，虚拟力的无线传感网络覆盖。- The title of the commercial is undergraduate course you Principal component analysis of multivariate data analysis projection, Virtual power wireless sensor network coverage.
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代码里有很完整的注释和解释，gmcalab 快速广义的形态分量分析，多元数据分析的主分量分析投影。- Code, there are very complete notes and explanations gmcalab fast generalized form component analysis, Principal component analysis of multivariate data analysis projection.
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多元数据分析的主分量分析投影，针对EMD方法的不足,有较好的参考价值。- Principal component analysis of multivariate data analysis projection, For lack of EMD, There are good reference value.
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