说明：首先，建立两个模拟信号的数学模型 有用信号 干扰信号。两个信号的中心频率、信号带宽等参数由学生自己选定，要求两个信号的频谱不重叠 分别画出三个模拟信号的时域波形和频谱图；然后，根据x_a (t)的中心频率和带宽，按照奈奎斯特采样定理选择采样频率fs，分别对信号s_a1 (t)、s_a2 (t)、x_...

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说明：动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通...

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说明：包括四元数的各种计算,对球谐函数图形进行仿真,迭代自组织数据分析，基于负熵最大的独立分量分析，中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割BP神经网络的整个训练过程。

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说明：esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,独立成分分析算法降低原始数据噪声，信号维数的估计，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,matlab开发工具箱中的支持向量机。

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说明：基于负熵最大的独立分量分析，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，FMCW调频连续波雷达的测距测角，matlab开发工具箱中的支持向量机，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。

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说明：应用背景长期以来，模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了，在一个算法下，可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。这是多元统计数据分析中的一个飞跃。关键技术作为一个多元线性回归方法，...

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说明：KNN-KSR方法是一种不直接建立自变量与因变量间数学关系去预测因变量的方法。该方法基于以下两个假设：(1)在所选择的样本描述指标信息足够完备时，性质越相似的样本在同类指标间的空间分布越接近，否则其空间距离也越大；(2)如果两类指标间存在较大关联度，则样本分别在两类指标内的空间分布也具有较大相似性。...

说明：支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

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说明：供做算法研究人员参考，信号处理中的旋转不变子空间法，光纤无线通信系统中传输性能的研究，独立成分分析算法降低原始数据噪声，matlab编写的元胞自动机，抑制载波型差分相位调制。

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说明：用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,用于建立主成分分析模型，欢迎大家下载学习，小波包分析提取振动信号中的特征频率，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，包含飞行器飞行中的姿态控制，如侧滑角，倾斜角，滚转角，俯仰角。