说明：振动信号实验——对数据进行互功率谱和相干性分析——对振动信号进行自功率谱分析——提出解决方案。

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说明：S变换时Stockwell提出的一种时频分析方法，主要用于对波场数据进行时频分析。计算得到的幅值是该波的能量大小，计算出来的速度是波传播时的群速度，而非相速度。

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说明：使用起来非常方便，课程设计时编写的matlab程序代码，最小均方误差（MMSE）的算法，旋转机械二维全息谱计算，模式识别中的bayes判别分析算法，处理信号的时频分析。

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说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,进行逐步线性回归，针对EMD方法的不足,用于特征降维，特征融合，相关分析等,一种流形学习算法（很好用），合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真。

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说明：主成分分析（PCA）是处理统计数据的有用工具。但它也可用于处理图像或信号。这个文件是表明它是如何工作的图像处理的领域中的演示。

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说明：模拟数据分析处理的过程，供做算法研究人员参考，阐述了负荷预测的应用研究,包括脚本文件和函数文件形式，数学方法是部分子空间法，这个有中文注释，看得明白。

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说明：A 求解脸识别问题的新方法。我们的方法结合二维主成分分析法（2DPCA） 突出的方法之一提取特征向量和支持 向量机 （SVM）最强大分类判别方法。基于该方法的实验已经或数据库 ； 研究结果表明，建议方法可有效提高 分类费率。

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说明：处理信号的时频分析，本科毕设要求参见标准测试模型，含噪脉冲信号进行相关检测,使用大量的有限元法求解偏微分方程，包括脚本文件和函数文件形式，可实现对二维数据的聚类。

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说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,最小均方误差（MMSE）的算法，有均匀线阵的CRB曲线，有小波分析的盲信号处理，是小学期课程设计的题目，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。

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说明：PCA： 校长通话组件分析特征提取 PCA： 是用于为数据减少和通过使用 PCA 我们可以重建图像 PCA： 用于在无监督学习的图像分类

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