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基于信道的历史信息来预测不同信道的未来可用时间可以帮助CR选择一个最佳信道进行信息传递。不同的预测准则应用到周期或是随机的开关模式中。一个CR可以学习以往不同信道的模式。我们提出一个简单的分类和学习方法去检测模式的类型和收集需要的信息用于智能信道的选择。MATLAB仿真结果显示提出的方案在随机信道的随机和周期模式中都有优越的表现。随着时间的变化，新到的切换次数减少到55 ，并且延迟时间也相应减少，而吞吐量却在提高。-Prediction of future availability times
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应用Firsher线性判别器在matlab环境中实现模式识别的分类，简单直接，望采纳-Pattern recognition classification application Firsher linear discriminant in the Matlab environment is simple and direct, looking to adopt
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文本挡的firsher线性判别器是最简单的模式识别分类，在这里用了matlab进行了编程-Text the gear firsher linear discriminant is the most simple pattern recognition classification, where the Matlab programming
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computer manual for Matlab in pattern classification
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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，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, In matlab R2009b debugging through, matlab implements five gray correlation degree computing model.
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仿真效果非常好，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，用MATLAB编写的遗传算法路径规划。- Simulation of the effect is very good, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Genetic algorithms using MATLAB path planning.
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