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primal_svm
- 在主空间训练支持向量几的程序相关的论文和方法可以在网上找到-training in the main support vector space of a few papers related to the procedures and methods can be found on the Internet
BP_Simplex
- 使用BP算法实现压缩感知信号重构,需要已知观测空间基矩阵和观测向量-BP_Simplex,BP with a Simplex mplementation
EOF
- EOF 计算时空场X的EOF前10个模态.每个空间型的方差解释率 对应的时间系数 (特征向量)的特征值-EOF space field X, calculating the first 10 EOF modes. Each space type of variance explained by the corresponding time coefficients (eigenvectors) and eigenvalues
m10_9
- 一维自组织特征映射网络对输入向量空间进行识别分类-One-dimensional self-organizing feature map network input vector space to identify categories
qpso
- 在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。- In order to improve the detection rate for anomaly state and reduce the false positive rate for n
AR_SKFA
- 在ar人脸库上的sparse kernel feature analysis程序，该程序挨个计算kernel空间鉴别向量，最后组成鉴别向量集进行分类-In the ar face database on the sparse kernel feature analysis program, which identified one by one calculation kernel space vector, the final set of vectors to classify the co
DBSCANClusteringAlgorithm
- 聚类算法MATLAB程序实现，聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。-DBSCAN_Clustering Algorithm
svm_predic.m
- 应用支持向量机回归和相空间重构对时间序列进行预测-Support vector machine regression and time series phase space reconstruction on forecast
svm
- SVM方法的基本思想是：定义最优线性超平面，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题。进而基于Mercer核展开定理，通过非线性映射φ，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间），使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。svm 程序，即支持向量机的代码。-The basic idea of SVM method are: the definition of the optimal linear hyperplane,
danchunxingfa
- 单纯形法，求解线性规划问题的通用方法。单纯形是美国数学家G.B.丹齐克于1947年首先提出来的。它的理论根据是：线性规划问题的可行域是 n维向量空间Rn中的多面凸集，其最优值如果存在必在该凸集的某顶点处达到。顶点所对应的可行解称为基本可行解。单纯形法的基本思想是：先找出一个基本可行解，对它进行鉴别，看是否是最优解；若不是，则按照一定法则转换到另一改进的基本可行解,再鉴别；若仍不是，则再转换,按此重复进行。因基本可行解的个数有限，故经有限次转换必能得出问题的最优解。如果问题无最优解也可用此法判别。
DOA_pastd
- 基于投影逼近子空间（PASTD）算法的DOA估计，PASTD算法可以快速度估计协方差矩阵的特征向量-doa estimation using pastd algorithm，pastd algorithm can estimate eigenvectors of covariance matrix quickly
music
- MUSIC算法是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成-MUSIC algorithm is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of view, the o
Scp
- 这是对脑电波处理的共空间模式的matlab程序，主要是提取脑电波的空间特征，并进行降维，然后用支持向量机进行分类。-This is the space of brain wave processing of model of the matlab, mainly is the space of the brain wave characteristic extraction, and dimensional reduction, then classified by support vector
MP_GA_Elman
- 多点特征向量的遗传埃尔曼神经网络工具箱，用于时间模式对空间模式的识别。-Eigenvectors of the genetic Elman neural network toolbox
Particle-filter-matlab
- 粒子滤波matlab仿真程序.粒子滤波的基本思想是：首先依据系统状态向量的经验条件分布，在状态空间抽样产生一组随机样本集合，这些样本集合称为粒子；然后根据观测值不断调整粒子的权重大小和样本位置；最后通过调整后的粒子信息修正最初的的经验条件分布，估计出系统状态和参数。该算法是一种递推滤波算法，可以用来估计任意非线性非高斯随机系统的状态和参数。 粒子滤波主要有三步基本操作：采样（从不含观察值的状态空间产生新的粒子）、权值计算（根据观察值计算各个粒子的权值）、重采样（抛弃权值小的粒子，使用权值大的粒子
lda
- LDA空间降维程序，此程序通计算数据的特征值和特征向量，再通过矩阵相乘，从而达到降维的目的。-LDA space dimension reduction procedure, this procedure pass computing the eigenvalues and eigenvectors of the data, and then through the matrix multiplication, so as to achieve the purpose
kdtree.pointcloud.matlab
- 本实例旨在通过对同一空间坐标系的不同状态和特征的三维点云数据进行匹配，从而提取两者之间的关联特征与向量。-This example designed by the same spatial coordinates and characteristics of the different states of the three-dimensional point cloud data matching to extract the association between characteristi
C-Cmethod
- C-CMethod.m C-C法主函数，调用方式见函数体 correlation_integral.m 关联积分求解（被C-C法主函数调用） disjoint.m 将时间序列分为t个不相交的向量 heaviside.m 判断函数>0为1，<0为0 reconstitution.m 相空间重构函数 lorenz_phase.m 实验函数，用lorenz系统测试C-C法 lorenz_sim.mdl 用s
classical_music_1
- MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。-MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of vie
聚类算法
- matlab聚类算法 聚类（Cluster）：相似文档的分组表达方式。在向量空间模型中，用户可以通过 比较查询向量和聚类的中心进行检索，并在聚类中进一步检索以找到最相似的文 档。