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统计模式识别工具箱（Statistical Pattern Recognition Toolbox）包含：
1，Analysis of linear discriminant function
2，Feature extraction: Linear Discriminant Analysis
3，Probability distribution estimation and clustering
4，Support Vector and other Kernel Machines,
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从因子分析的角度出发解决基因表达谱分析问题。为解决独立成分分析方法在求解过程中的不稳定性，提出一种基于选择性独立成分分析的DNA微阵列数据集成分类器。首先对基因表达水平的重构误差进行分析，选择部分重构误差较小的独立成分进行样本重构，然后基于重构后的样本同时训练多个支持向量机基分类器，最后选择部分分类正确率较高的基分类器进行最大投票以得到最终结果。在3个常用测试集上验证了本文设计方法的有效性。-This paper tries to deal with gene expression proble
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matlab处理指纹图像，由于指纹的唯一性、可靠性和稳定性，指纹已成为身份识别和鉴定的一个重
要标志，并被公认为“物证之首”。指纹识别作为一种生物识别技术，历来受到人们的广泛关注和重视，是未来个人身份认证的重要组成部分。-Fingerprint image processing matlab，Because the uniqueness of fingerprints, reliability and stability,fingerprint identification has beco
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基于峭度极大的一种独立分量分析的算法，内有详细介绍每一步程序的作用和意义-Based on Kurtosis of a great independent component analysis algorithms, with detailed procedures for every step of the role and significance of
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使用Fuzzy Cluster Mean (FCM)與Principal component analysis (PCA)分類Yeast Data-Yeast data will be classified by means of Fuzzy Cluster Mean (FCM)and Principal component analysis (PCA) based on matlab.
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A new approach toward target representation and localization, the central component in visual tracking of nonrigid objects,
is proposed. The feature histogram-based target representations are regularized by spatial masking with an isotropic kernel.
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The multipath performance of a given signal/receiver combination depends on various signal and receiver parameters like signal type/modulation scheme pre correlation bandwidth and filter characteristics, chipping rate of code ,relative power levels o
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Monochromatic (gray scale) low resolution image is converged to colored image by false color mapping to "hot" color scheme. This RGB image is then converted to Hue, Saturation and Value (HSV) image. Value component is replaced by higher resolution im
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摘要：主成分分析（PCA）的人脸识别算法，以减少的特征向量是涉及到对抽象的特点，改进了主成分分析（一）iUumination算法的变化影响酶原sed.The方法是基于上减低与正常化其相应的标准差的特征向量元素相关联的大特征值的特征向量的影响力的想法。耶鲁大学和耶鲁大学面临的数据库面对数据库B是用来验证-Abstract：In principal component analysis(PCA)algorithms for face recognition，to reduce the influen
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Kernel Entropy Component Analysis,KECA方法的作者R. Jenssen自己写的MATLAB代码，文章发表在2010年5月的IEEE TPAMI上面-Kernel Entropy Component Analysis, by R. Jenssen, published in IEEE TPAMI 2010.
We introduce kernel entropy component analysis (kernel ECA) as a new method
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One of Biometrics fields is face recognition & face expression recognition ...
1- In face recognition .. we need to design authentication program by training a neural network ,there are two source codes..one of them is based on Discrete Wavelet Tr
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Principle component Analysis based face recognition system
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为实现合成孔径雷达（SAR）图像分类算法的测试与评估，将VC/Matlab 混合编程技术应用到SAR 图像分类平台开发中，分析与
比较了4 种VC/Matlab 混合编程方法及各自优缺点，并着重研究了基于组件对象模型（COM）的VC/Matlab 混合编程方法。使用Matlab
COM 编译器创建了SAR 图像分类算法组件，在VC 中调用其导出的接口函数。在此基础上，完成了SAR 图像分类平台的实例开发且
可脱离Matlab 环境运行。实验结果表明，该方法较好地发挥了VC 与Matl
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通信的数字化是它能与计算机技术和数字信号处理技术相结合的基础，而实现通信数字化的前提是信源能提供的各种用于传递的消息，例如语音、图像、数据、文字等都必须以数字化形式表示。而信源编码是数字通信系统中的重要组成部分，他是保证信号有效传输的一种重要方式。霍夫曼编码依据字符出现的概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，其优越的性能被广泛使用在数字通信系统中。霍夫曼编码已经成为数据压缩的灵魂算法。本文介绍了无失真编码算法的构造，霍夫曼编码的规则和特点，同时分析了对信源进行优化的方法，最后
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代码基于Matlab软件，讲述了大量数学方法的应用思路和过程。内容涉及回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、时（空）间序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析法以及人工神经网络建模等方法。通过模仿本书讲授的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Matlab的应用技巧。代码规范，可研究价值高。
-Code based on the Matlab software, tells the story of a large number of
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独立成分分析程序，fastica，基于负熵的固定点迭代算法，信号由matlab生成-Independent component analysis program, fastica, negative entropy fixed point iterative algorithm based on the signal generated by matlab
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基于负熵最大的独立分量分析，通过matlab代码，是本科毕设的题目，插值与拟合，解方程，数据分析，基于互功率谱的时延估计。- Based on negative entropy largest independent component analysis, By matlab code, The title of the commercial is undergraduate course you Interpolation and fitting, solution of equations,
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仿真效率很高的，基于负熵最大的独立分量分析，通过matlab代码，是国外的成品模型，信号处理中的旋转不变子空间法，用于图像处理的独立分量分析，FMCW调频连续波雷达的测距测角。- High simulation efficiency, Based on negative entropy largest independent component analysis, By matlab code, Foreign model is finished, Signal Processing ESPRI
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仿真效率很高的，基于负熵最大的独立分量分析，通过matlab代码，是国外的成品模型，信号处理中的旋转不变子空间法，用于图像处理的独立分量分析，FMCW调频连续波雷达的测距测角。- High simulation efficiency, Based on negative entropy largest independent component analysis, By matlab code, Foreign model is finished, Signal Processing ESPRI
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数据模型归一化，模态振动，是一种双隐层反向传播神经网络，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，最小均方误差（MMSE）的算法，在matlab R2009b调试通过，基于负熵最大的独立分量分析，通过matlab代码，包含收发两个客户端的链路级通信程序。- Normalized data model, modal vibration, Is a two hidden layer back propagation neural network, PSS primary synchronization s
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