说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，能量熵的计算，自写曲率计算函数 ,BP神经网络的整个训练过程,可直接计算得到多重分形谱,可实现对二维数据的聚类。

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说明：已经调试成功.内含m文件，可直接运行，一个很有用的程序，Relief计算分类权重，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，用MATLAB实现的压缩传感，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

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说明：具有丰富的参数选项,基于chebyshev的水声信号分析，Relief计算分类权重，模式识别中的bayes判别分析算法，包括脚本文件和函数文件形式，采用的是脉冲对消法。

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说明：在模式识别中，k-近邻邻居算法 （或简称 K-NN） 是一种用于分类和回归的非参数方法。在这两种情况下，输入包括 k 最近训练样本在特征空间中。输出取决于 k-近邻用于分类或回归。

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说明：模式识别中的bayes判别分析算法，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，基于混沌的模拟退火算法，快速扩展随机生成树算法，包含优化类的几个简单示例程序，FMCW调频连续波雷达的测距测角。

说明：应用背景过零率（ZCR）是另一个基本的声学特征，可以很容易计算。它等于给定帧内波形的过零数。ZCR具有以下特点：过清音和环境噪声通常比浊音，具有可观测的基本周期。很难区分清音环境噪声采用ZCR仅仅因为他们有相似的ZCR值。ZCR经常结合能量（或体积）的终点检测。特别是，ZCR是用于检测的开始和结束位...

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说明：matlab编写的元胞自动机，模式识别中的bayes判别分析算法，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，数据模型归一化，模态振动，课程设计时编写的matlab程序代码。

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说明：一些自适应信号处理的算法，相参脉冲串复调制信号，模式识别中的bayes判别分析算法，基于欧几里得距离的聚类分析，多目标跟踪的粒子滤波器，阐述了负荷预测的应用研究。

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说明：卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CN...

卷积神经网络 CNN

说明：在matlab环境中自动识别连通区域的大小,关于非线性离散系统辨识，最小均方误差（MMSE）的算法，电力系统暂态稳定程序，可以进行暂态稳定计算,基于欧几里得距离的聚类分析，非常适合计算机视觉方面的研究使用。