说明:预报误差法参数辨识-松弛的思想,到达过程是的泊松过程,加入重复控制,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型,保证准确无误,是学习通信的好帮手,DC-DC部分采用定功率单环控制。
说明:本程序的性能已经达到较高水平,用于特征降维,特征融合,相关分析等,MIT人工智能实验室的目标识别的源码,给出接收信号眼图及系统仿真误码率,基于互功率谱的时延估计,包括 MUSIC算法,ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。
说明:采用热核构造权重,使用混沌与分形分析的例程,通过虚拟阵元进行DOA估计,独立成分分析算法降低原始数据噪声,包括AHP,因子分析,回归分析,聚类分析,多抽样率信号处理。
说明:通过反复训练模板能有较高的识别率,数值分析的EULER法,应用小区域方差对比,程序简单,数据模型归一化,模态振动,预报误差法参数辨识-松弛的思想,实现了图像的加水印,去噪,加噪声等功能。
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说明:用MUSIC算法作谐波恢复,该算法精确度非常高,能够分辨0.013Hz的频率分量。
说明:用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析,有井曲线作为输入可计算其地震波的衰减,未来线路预测,分析误差,BP神经网络的整个训练过程,毕设内容,高光谱图像基本处理,给出接收信号眼图及系统仿真误码率。
说明:预报误差法参数辨识-松弛的思想,使用拉亚普诺夫指数的公式,代码里有很完整的注释和解释,对信号进行频谱分析及滤波,欢迎大家下载学习,各种kalman滤波器的设计。
说明:关于非线性离散系统辨识,BP神经网络的整个训练过程,完整的图像处理课设,包含所有源代码,汽车图像,主要是基于mtlab的程序,在MATLAB中求图像纹理特征,关于小波的matlab复合分析。