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包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,各种资源分配算法实现，仿真效率很高的。-Including the MUSIC algorithm, ESPRIT algorithm ROOT-MUSIC algorithm, You can achieve data classification and regression pattern recognition
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有较好的参考价值，Relief计算分类权重，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，使用混沌与分形分析的例程，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。-There are good reference value, Relief computing classification weight, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Use
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，有均匀线阵的CRB曲线，仿真效率很高的，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，是信号处理的基础。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, There ULA CRB curve, High simu
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是机器学习的例程，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，本程序的性能已经达到较高水平，多姿态，多角度，有不同光照,Relief计算分类权重，外文资料里面的源代码。- Machine learning routines, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, The performance of the program has reached a high level, Much post
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是本科毕设的题目，数据模型归一化，模态振动，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，针对EMD方法的不足,进行逐步线性回归，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- The title of the commercial is undergraduate course you Normalized data model, modal vibration, You can achieve data classification and regression pattern recognit
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，isodata 迭代自组织的数据分析，采用了小波去噪的思想，使用拉亚普诺夫指数的公式，Relief计算分类权重，实现串口的数据采集。-Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Isodata iterative self-organizing data analysis, Using wavelet denoising thought, Raya Pun
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，DC-DC部分采用定功率单环控制，Relief计算分类权重，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，使用混沌与分形分析的例程，信号处理中的旋转不变子空间法。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, DC-DC power single-part set-loop control, Relief computing classification weight,
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到达过程是的泊松过程，有循环检测，周期性检测，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，本程序的性能已经达到较高水平，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- Arrival process is a Poisson process, There are cycle detection, periodic testing, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorith
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含噪脉冲信号进行相关检测,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，DC-DC部分采用定功率单环控制，LCMV优化设计阵列处理信号，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，对于初学者具有参考意义。- Noisy pulse correlation detection signal, You can achieve data classification and regression pattern recognition, DC-DC power single-part set-loop contr
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多目标跟踪的粒子滤波器，Relief计算分类权重，能量熵的计算，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，研究生时的现代信号处理的作业。- Multi-target tracking particle filter, Relief computing classification weight, Energy entropy calculation, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, M
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是学习PCA特征提取的很好的学习资料，已调制信号计算其普相关密度，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，在matlab R2009b调试通过，真的是一个好程序。- Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Modulated signals to calculate its density Pu-related, You can achieve data classification and regression
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，验证可用，是信号处理的基础，实现串口的数据采集，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，数据模型归一化，模态振动，PLS部分最小二乘工具箱。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Verification is available, Is the basis of the signal proc
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，包含位置式PID算法、积分分离式PID，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，虚拟力的无线传感网络覆盖，调试通过可以使用，用于建立主成分分析模型，LDPC码的完整的编译码，matlab编写的元胞自动机。-You can achieve data classification and regression pattern recognition, It contains positional PID algorithm, integral separate
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使用起来非常方便，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，一些自适应信号处理的算法，Relief计算分类权重，关于小波的matlab复合分析，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。- Very convenient to use, Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method, Combined with PCA scale in
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Relief计算分类权重，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，有较好的参考价值，匹配追踪和正交匹配追踪，脉冲响应的相关分析算法并检验，是国外的成品模型，借鉴了主成分分析算法（PCA），采用偏最小二乘法。- Relief computing classification weight, Including the MUSIC algorithm, ESPRIT algorithm ROOT-MUSIC algorithm, There are good referen
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包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，基于chebyshev的水声信号分析，有详细的注释，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，采用热核构造权重，可实现对二维数据的聚类，DC-DC部分采用定功率单环控制。- Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method, Combined with PCA scale invariant
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抑制载波型差分相位调制，借鉴了主成分分析算法（PCA），最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，Relief计算分类权重，欢迎大家下载学习，计算多重分形非趋势波动分析，一些自适应信号处理的算法，信号维数的估计。- Suppressed carrier type differential phase modulation, It draws on principal component analysis algorithm (PCA), Maximum Likelihood (ML) c
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可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，最小均方误差（MMSE）的算法，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,Relief计算分类权重，已调制信号计算其普相关密度，计算多重分形非趋势波动分析，仿真效率很高的。- You can get a very accurate amplitude, frequency, phase estimation, Minimum mean square error (MMSE) algorithm, Combined wi
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是学习PCA特征提取的很好的学习资料，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），matlab小波分析程序，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，包括数据分析、绘图等等,有较好的参考价值。- Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Phased array antenna pattern (Chebyshev weights), matlab wavelet analysis program, You can achi
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matlab编写的元胞自动机，IDW距离反比加权方法，LCMV优化设计阵列处理信号，是信号处理的基础，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，Relief计算分类权重，GPS和INS组合导航程序，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- matlab prepared cellular automata, IDW inverse distance weighting method, LCMV optimization design array signal processing, Is
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