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模糊C-均值（FCM）聚类算法Matlab实现
- 模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。简单概述模糊聚类的概念，介绍模糊C-均值（FCM）算法，并在matlab软件上对该算法进行仿真，结果表明，该算法设计简单，应用范围广，但改算法仍存在容易陷入局部极值点等问题，还需进一步研究
EMM盲运动模糊图像的恢复
- 摘 要 盲图像恢复的主要困难是信息不足，而为了恢复图像和确定点扩散函数需要适当的先验知识。解决这个问题的法、 法以及正则化方法等。但是这些方法的计算量都太大，针对上述方法的不足，文章提出了一种恢复图方法有图像的新算法，它通过恢复残差的最小化和后验概率的最大化来估计参数和恢复图像。其中，巧妙地利用了最陡梯度法和 共轭梯度法的迭代求解。对由于运动造成的模糊图像，可以明显地改善图像的质量，实验结果证明，在对模糊操作没有严格限制的情况下，仍可得到较好的恢复图像。,： : 2$*/<$ I?E
MatlabandC
- Matlab与C混合编程实现Type2模糊系统，文献资料-Matlab and C mixed programming Type2 fuzzy systems, literature
FCM-for-EEG
- 模糊C均值脑电分类并使用了支持向量机对比，其中支持向量机使用了三种方法参数寻优。-fuzzy C means clustering for EEG classification，and use the SVM for campare. The SVM applied three methods to find the optimal apartments.
若A则B否则C
- 模糊推理规则若A则B否则C的c++程序实现
Shaping-correlator-BOC-signal-
- 为了克服原有抗多径算法在偏移二进制载波( BOC)信号上性能不如粗捕码( coar se/ acquisition co de, C/ A 码)的缺点, 并消除 BOC信号在跟踪时特有的多峰模糊特性, 将一种 新的参考码应用在 BOC信号的跟踪中,并与窄相关器以及高分辨相关器( HRC)技术进行了比较, 分别给出了多径误差包络, 从仿真结果中得出了最佳参考码码型,并根据最佳参考码 分析了成形( Shaping) 相关器的噪声性能。Shaping 相关器消除了多峰模糊的特点,并在多径误差包
k-means
- k均值算法的ppt，里面包含了模糊c均值算法，有益于对该算法的理解，有较大的帮助-k-means algorithm ppt, which contains a fuzzy c-means algorithm, the benefits of this algorithm understanding, a great help