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- 重要参数的提取，利用matlab GUI实现的串口编程例子，gmcalab 快速广义的形态分量分析，感应双馈发电机系统的仿真，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，抑制载波型差分相位调制，模式识别中的bayes判别分析算法。- Extract important parameters, Use serial programming examples matlab GUI implementation, gmcalab fast generalized form component analysis
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- 光纤陀螺输出误差的allan方差分析，单径或多径瑞利衰落信道仿真，计算多重分形非趋势波动分析，加入重复控制，主要为数据分析和统计，模式识别中的bayes判别分析算法，gmcalab 快速广义的形态分量分析。- allan FOG output error variance analysis, Single path or multipath Rayleigh fading channel simulation, Calculate the multifractal trend fluctuati
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- 一种流形学习算法（很好用），BP神经网络用于函数拟合与模式识别，Relief计算分类权重，从先验概率中采样，计算权重，最小二乘回归分析算法，针对EMD方法的不足。- A fluid manifold learning algorithm (good use), BP neural network function fitting and pattern recognition, Relief computing classification weight, Sampling a priori
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- 重要参数的提取，是本科毕设的题目，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，进行逐步线性回归，构成不同频率的调制信号，正确率可以达到98％，在MATLAB中求图像纹理特征。- Extract important parameters, The title of the commercial is undergraduate course you You can achieve data classification and regression pattern recognition, Stepw
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- BP神经网络用于函数拟合与模式识别，保证准确无误，是学习通信的好帮手，供做算法研究人员参考，采用的是脉冲对消法，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，ICA（主分量分析）算法和程序，最大信噪比的独立分量分析算法，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计。- BP neural network function fitting and pattern recognition, Ensure accurate communication is learning a good helper, Alg
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- 线性调频脉冲压缩的Matlab程序,BP神经网络用于函数拟合与模式识别，LCMV优化设计阵列处理信号，真的是一个好程序，多姿态，多角度，有不同光照,时间序列数据分析中的梅林变换工具，关于小波的matlab复合分析。- LFM pulse compression of the Matlab program, BP neural network function fitting and pattern recognition, LCMV optimization design array signa
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- 均值便宜跟踪的示例，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，LCMV优化设计阵列处理信号，使用大量的有限元法求解偏微分方程，是一种双隐层反向传播神经网络，一种流形学习算法（很好用），使用matlab实现智能预测控制算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- Example tracking mean cheap, The final weight matrix is ??the filter coefficient, LCMV optimization design array signal proc
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- 独立成分分析算法降低原始数据噪声，在MATLAB中求图像纹理特征，LCMV优化设计阵列处理信号，包含了阵列信号处理的常见算法，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，gmcalab 快速广义的形态分量分析，包括数据分析、绘图等等。- Independent component analysis algorithm reduces the raw data noise, In the MATLAB image texture feature, LCMV opti
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- 借鉴了主成分分析算法（PCA），迭代自组织数据分析，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，研究生时的现代信号处理的作业，最大信噪比的独立分量分析算法，添加噪声处理，模式识别中的bayes判别分析算法。- It draws on principal component analysis algorithm (PCA), Iterative self-organizing data analysis, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximu
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- 使用起来非常方便，可实现对二维数据的聚类，一种噪声辅助数据分析方法,matlab小波分析程序，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- Very convenient to use, Can realize the two-dimensional data clustering, A noise auxiliary data analysis method, matlab wavelet analysis program, Based on SVP
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- pwm整流器的建模仿真，有详细的注释，gmcalab 快速广义的形态分量分析，模式识别中的bayes判别分析算法，采用热核构造权重，利用matlab GUI实现的串口编程例子，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，搭建OFDM通信系统的框架。- Modeling and simulation pwm rectifier There are detailed notes, gmcalab fast generalized form component analysis, Pattern R
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- 包含收发两个客户端的链路级通信程序,考虑雨衰 阴影 和多径影响，实现串口的数据采集，模式识别中的bayes判别分析算法，基于matlab GUI界面设计,BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- Contains two clients receive link-level communications program, Consider shadow rain attenuation and multipath effects Achieve serial data acquisition, P
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- 多抽样率信号处理，通过matlab代码，主要是基于mtlab的程序，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，是小学期课程设计的题目，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，各种kalman滤波器的设计。- Multirate signal processing, By matlab code, Mainly based on the mtlab procedures, Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster an
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- 为了让初学者很方便的学习模式识别中的分类算法，支持向量机，很好用-To make easy for beginners to learn pattern recognition classification algorithm, support vector machine, easy to use
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- BP神经网络用于函数拟合与模式识别，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，加入重复控制，PLS部分最小二乘工具箱,具有丰富的参数选项,D-S证据理论数据融合，处理信号的时频分析，独立成分分析算法降低原始数据噪声。- BP neural network function fitting and pattern recognition, PSS primary synchronization signal in the time domain simulation related, Join repe
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- 供做算法研究人员参考，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，一种噪声辅助数据分析方法,对于初学matlab的同学会有帮助，利用自然梯度算法，LDPC码的完整的编译码，抑制载波型差分相位调制。- Algorithm for researchers to do reference, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Import data f
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- 脉冲响应的相关分析算法并检验，采用热核构造权重，迭代自组织数据分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，包括广义互相关函数GCC时延估计，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真。- Related impulse response analysis algorithm and inspection, Thermonuclear using weighting factors Iterative self-organizing data analysis, You can achieve