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模式识别
- 根据描绘子算法，选取能够表征和保持两个图之间基本差异的最少的描绘子的数量，并对其每一个特征矢量的分量中加入均值为0标准差为每个矢量中最大分量值的1/10的高斯噪声，创建两个模式类；对两类各生成100个样本作为训练集，另外在各生成100个样本作为测试集。
Fast-Refinement-Adaptive-Gaussian
- 高斯包络的线性调频信号分析的经典文献，A Fast Refinement for Adaptive Gaussian，文中提出了一种快速的信号自适应时频分解算法，Shie Qian老师的经典文献-A Fast Refinement for Adaptive Gaussian，propose a fast compute method.
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- 针对涡扇发动机非线性暍非高斯的特点棳提出了一种自适应的粒子滤波算法用于涡扇发动机气 路部件突变故障的诊断-turbofan engine for non-Gaussian nonlinear characteristics 棳 an adaptive particle filter algorithm turbofan engine gas path component fault diagnosis for mutation
svm2
- 用SMo求解svm的算法，有最大间隔还有高斯核，多项式核，得到SMO还是比较简单的算法-using SMO to solve SVM
Laplacian-Gaussian-Model
- 文章介绍了一种基于拉普拉斯——高斯模型的语音端点检测算法！-This paper introduces a Laplace-based- voice endpoint detection algorithm Gaussian model!