说明：学习向量化（LVQ）神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习方法的输入前向神经网络，其算法是从Kohonen竞争算法演化而来的。LVQ神经网络在模式识别和优化领域有着广泛地应用。

说明：OFDM系统的自适应比特加载和功率分配程序

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说明：聚类分析是无监督模式识别中的一种重要方法 ,已广泛应用于数据挖掘 、图像处理、计算机视觉 、生物信息和文本分析中。聚类算法就是将一组分布未知的数据进行分类, 其目的是寻找隐藏在数据中的结构, 并按照某种相似程度的度量, 尽可能地使具有相同性质的数据归于同一类 作为经典k-means算法的一个变种，具...

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说明：脉冲响应的相关分析算法并检验，三相光伏逆变并网的仿真，仿真效果非常好，主要为数据分析和统计，包括调制，解调，信噪比计算，处理信号的时频分析。

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说明：粒子群优化算法源自对鸟群捕食行为的研究，最初由Kennedy和Eberhart提出，是一种通用的启发式搜索技术。一群鸟在区域中随机搜索食物，所有鸟知道自己当前位置离食物多远，那么搜索的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO 算法利用这种模型得到启示并应用于解决优化问题

说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，一些自适应信号处理的算法，相参脉冲串复调制信号，计算时间和二维直方图,数据模型归一化，模态振动，matlab编写的元胞自动机。

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说明：虚拟力的无线传感网络覆盖，信号处理中的旋转不变子空间法，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，感应双馈发电机系统的仿真，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，预报误差法参数辨识-松弛的思想。

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说明：微分方程组数值解方法，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），阐述了负荷预测的应用研究,滤波求和方式实现宽带波束形成，调试通过可以使用，多抽样率信号处理。

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说明：本书广泛吸收统计学，神经网络，数据挖掘，机器学习，人工智能，群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中，全书共13章：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测试，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计，决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法...

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说明：对实际降雨信道环境的模拟，根据不同的降雨概率，得到降雨的类型，以及降雨引起的路径损耗值。对于想要仿真实际环境和信道，可以加入降雨这一干扰，作为对性能评估的一个影响因素，其中涉及到的降雨类型及对应的雨衰减率依据国标。

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