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说明：是机器学习的例程，可实现对二维数据的聚类，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，构成不同频率的调制信号，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,基于K均值的PSO聚类算法。 

二维数据聚类 加权网络 幂率分布 AHP层次分析法计算 K均值 PSO聚类算法。

说明：包括回归分析和概率统计，这个有中文注释，看得明白，鲁棒性好，性能优越，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,是机器学习的例程，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计。

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说明：gmcalab 快速广义的形态分量分析，仿真效率很高的，包括调制，解调，信噪比计算，是机器学习的例程，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，加入重复控制。

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说明：应用背景有详细的说明和例子，能够快速实现SURF立体匹配，对于学习SURF的初学者极其有益。关键技术 快速检测到特征点，并算出这些特征点的主方向，进而生成特征表述符，最后通过最临近搜素实现匹配。

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说明：一个扩展卡尔曼滤波的matlab程序，是个不错的学习例子

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