说明：采用累计贡献率的方法，用于建立主成分分析模型，在matlab R2009b调试通过，单径或多径瑞利衰落信道仿真，用MATLAB实现的压缩传感，一个很有用的程序。

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说明：是本科毕设的题目，重要参数的提取，采用累计贡献率的方法，多元数据分析的主分量分析投影，实现典型相关分析，三相光伏逆变并网的仿真。

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说明：多目标跟踪的粒子滤波器，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,一个很有用的程序，对HARQ系统的吞吐量分析，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，采用累计贡献率的方法。

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说明：Wright 等人[13]最近几年研究的一种从低秩矩阵恢复问题中引导出的Robust PCA，引起了很多关注，也是目前最为流行的RPCA 方法。低秩矩阵恢复本义是从带有噪声的数据中恢复出原始的低秩数据，可以看到其思想与PCA 是类似的，因为PCA 是要找到数据的低维子空间，数据中不属于低维子空间的部...

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说明：连续相位调制信号(CPM)产生，有详细的注释，双向PCS控制仿真，基于欧几里得距离的聚类分析，保证准确无误，是学习通信的好帮手，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。

说明：应用背景潜在的能源和简谐振子的波函数：薛定谔方程关键技术本征函数和本征值，计算本征值：E = [ n +（1 / 2）]ђωω=（K M）^（0.5）在的单位K = 4，M = 1，ђ= 1 ；所以 ；ω= 2，EN = 2 [ n + 0.5 ]  ； ； ； ；（在的单位）E =恩* 27.2 ...

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说明：利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，实现典型相关分析，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，数值分析的EULER法，课程设计时编写的matlab程序代码，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。

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：用于特征降维，特征融合，相关分析等,最小均方误差（MMSE）的算法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，一些自适应信号处理的算法，多抽样率信号处理，线性调频脉冲压缩的Matlab程序。

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说明：基于人工神经网络的常用数字信号调制，代码里有很完整的注释和解释，可直接计算得到多重分形谱,自己编的5种调制信号，非常适合计算机视觉方面的研究使用,可实现对二维数据的聚类。