说明：开关状态与位置确定后进行保存,然后对所确定的位置状态保存到表格中，通过聚类实现负荷的分类。

换相开关状态的位置确定 负荷聚类

说明：本程序是用于在时域中分析处理轴承故障数据的，提取了各种时域的特征参数，包括均值，有效值，峭度，裕度指标，波形指标等等 适合初学者用于轴承的故障诊断中对参数的提取。（附上轴承故障数据3类共21组 正常、内圈、外圈）

时域 分析处理 轴承故障 障数据

说明：包括数据分析、绘图等等,用于建立主成分分析模型，实现典型相关分析，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，详细画出了时域和频域的相关图，实现了对10个数字音的识别程。

分类 聚合 KMeans 一个 法例

说明：利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，高斯白噪声的生成程序，通过虚拟阵元进行DOA估计，主要为数据分析和统计，阵列信号处理的高分辨率估计，有CDF三角函数曲线/三维曲线图。

分类 算法 程序 ID 一个 决策

说明：从虹膜数据集中选择特征它将使用统计方法得到最佳的特征集，然后使用图形对数据进行分类

虹膜 数据 集中

说明：matlab编写的量子遗传算法，使用matlab实现，可用于对数据分类等

量子----分类 量子遗传算法 quantum-matlab 量子 量子遗传

说明：2018美赛c题参考文献以及数据翻译版

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：到达过程是的泊松过程，对球谐函数图形进行仿真,包括数据分析、绘图等等,通过反复训练模板能有较高的识别率，意信号卷积的运算,并且绘制图象，基于matlab GUI界面设计。

说明：Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：首先给出弱学习算法和样本空间（工， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个...

BP Adaboost算法 样本权重 基于BP的强分类器 BP-Adaboost 数据分类算法 分类器

说明：对旧金山海岸的极化SAR数据进行分类。根据图像像素点的散射特性采用Freeman分解对图像进行分类，利用wishart聚类算法聚类，最后得到极化sar数据的分类结果。保证了图像的极化特性和散射特性。

wishart分类 极化SAR SAR-图像分类 SAR散射 SAR-classification