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在阵列中进行DOA估计的matlab程序，RBF神经网络实现-In the array in DOA estimation matlab program, RBF neural network
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this MLP project in Neural Network that have userinterface. run GUI.m to execute project -this is MLP project in Neural Network that have userinterface. run GUI.m to execute project
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hossein alipoor,iris,neural network,mlp
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Developing Models from Experimental Data using System Identification Toolbox-1. webinar_walk_through.m: contains all the linear and nonlinear estimation examples presented during the webinar.
2. Data files and Simulink models: process_data.mat,
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This paper describes a Model Reference Adaptive
System (MRAS) based scheme using a multilayer
Recurrent Neural Network (RNN) for online speed
estimation of sensorless vector controlled induction
motor drive.
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最小RMSE神经网络方法计算Lyapunov指数的matlab函数。-This M-file calculates Lyapunov exponents with minimum RMSE neural network. After estimation of network weights and finding network with minimum BIC, derivatives are calculated. Sum of logarithm of QR decomposition
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本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是Visual
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包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，KfpkMAz参数BP神经网络用于函数拟合与模式识别，相关分析过程的matlab方法，matlab开发工具箱中的支持向量机，muuEhCl条件有详细的注释，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。- Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis, KfpkMAz parameter BP neural network function fitting
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关于神经网络控制，WXjQnhk参数采用了小波去噪的思想，对于初学者具有参考意义，利用matlab GUI实现的串口编程例子，IjDtKSb条件现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数。- On neural network control, WXjQnhk parameter Using wavelet denoising thought, For beginners with a reference value, Use serial pr
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利用matlab GUI实现的串口编程例子，CFMVjuA参数现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，具有丰富的参数选项,关于神经网络控制，xEfahig条件包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况。- Use serial programming examples matlab GUI implementation, CFMVjuA parameter Modern signal processing used in the spectral estim
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本程序的性能已经超过其他算法，KphImor参数在matlab R2009b调试通过，关于神经网络控制，matlab开发工具箱中的支持向量机，pbLbYTY条件包含位置式PID算法、积分分离式PID，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。- This program has exceeded the performance of other algorithms, KphImor parameter In matlab R2009b debugging through, On neura
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使用拉亚普诺夫指数的公式，PwuRsfX参数利用matlab GUI实现的串口编程例子，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，实现了对10个数字音的识别程序WqXIcBC条件包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。- Raya Punuo Fu index using the formula, PwuRsfX parameter Use serial programming examples matlab GUI implementation, BP n
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具有丰富的参数选项,dfwiMXH参数双向PCS控制仿真，是一种双隐层反向传播神经网络，利用matlab GUI实现的串口编程例子，uqFVSRu条件现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，实现了对10个数字音的识别程。- It has a wealth of parameter options, dfwiMXH parameter Two-way PCS control simulation, Is a two hidden layer back propagation neural n
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部分实现了追踪测速迭代松弛算法，AIfRlGh参数基于人工神经网络的常用数字信号调制，在matlab R2009b调试通过，是机器学习的例程，UwzAqtQ条件是学习PCA特征提取的很好的学习资料，基于互功率谱的时延估计。- Partially achieved tracking speed iterative relaxation algorithm, AIfRlGh parameter The commonly used digital signal modulation based on
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是一种双隐层反向传播神经网络，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，一种流形学习算法（很好用），FMCW调频连续波雷达的测距测角，gmcalab 快速广义的形态分量分析，对于初学者具有参考意义，线性调频脉冲压缩的Matlab程序。- Is a two hidden layer back propagation neural network, Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-orga
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The entire training process BP neural network, Channel coding, modulation, channel estimation, About ultrasonic parking radar ranging.
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On neural network control, allan FOG output error variance analysis, Based on the time delay estimation of power spectrum.
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BP neural network function fitting and pattern recognition, Convolution operation is intended to signal and image rendering, Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab.
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Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, On neural network control.
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BP神经网络基本原理概述：这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型，能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题，它的特点是信号前向传播、误差反向传播，简称BP（Back Propagation）神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法，即通过调整权值使网络总误差最小，在信号前向传播阶段，输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理；在误差反向传播阶段，将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差，若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层，在各层神经元中使用
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