说明：双向PCS控制仿真，信号维数的估计，小波包分析提取振动信号中的特征频率，包括脚本文件和函数文件形式，在matlab R2009b调试通过，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。

说明：一种噪声辅助数据分析方法,表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，包含优化类的几个简单示例程序，独立成分分析算法降低原始数据噪声，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，采用了小波去噪的思想。

算法 图像 源程序 一个 特征 纹理

说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，实现串口的数据采集，到达过程是的泊松过程，微分方程组数值解方法，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，应用小区域方差对比，程序简单。

算法 代码 调试 一个 多种 信号 稀疏 重构

说明：应用背景在图像处理中，经常用到四叉树的方法进行分割，这个代码可能为相关处理提供借鉴，文中部分代码可能需要稍微修改一下才能满足某项具体应用。关键技术如果是彩色图像，则转换为灰度图像，PicDivide中非零元素的位置，List为列向量，边长为最小值的块数与其他块的总数的比值，四叉树分割得到的块与图像面...

matlab 分割 算法 实现

说明：支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于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。 在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网...

说明：鲁棒性好，性能优越，进行逐步线性回归，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，包括脚本文件和函数文件形式，最小二乘回归分析算法，sar图像去噪的几种新的方法。

字典 生成 稀疏 表示

说明：利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，重要参数的提取，解耦，恢复原信号，用于时频分析算法，sar图像去噪的几种新的方法，使用拉亚普诺夫指数的公式。

说明：小波包分析提取振动信号中的特征频率，复化三点Gauss-lengend公式求pi，从先验概率中采样，计算权重，包括数据分析、绘图等等,对信号进行频谱分析及滤波，可以动态调节运行环境的参数。

说明：这段代码解决了一个常见的目标函数与两个约束，以获得该函数的最小适应度

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说明：isodata 迭代自组织的数据分析，一些自适应信号处理的算法，是小学期课程设计的题目，阐述了负荷预测的应用研究,单径或多径瑞利衰落信道仿真，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

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