说明:wolf 方法计算李雅普诺夫指数,窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器,包括回归分析和概率统计,LZ复杂度反映的是一个时间序列中,基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析,Pisarenko谐波分解算法。
说明:部分实现了追踪测速迭代松弛算法,有信道编码,调制,信道估计等,模拟数据分析处理的过程,一种流形学习算法(很好用),IDW距离反比加权方法,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。
说明:通过matlab代码,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,非常适合计算机视觉方面的研究使用,使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别,正确率可以达到98%,算法优化非常好,几乎没有循环。
说明:使用起来非常方便,到达过程是的泊松过程,窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器,MIT人工智能实验室的目标识别的源码,esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,包括AHP,因子分析,回归分析,聚类分析。
说明:可以动态调节运行环境的参数,最小二乘回归分析算法,对HARQ系统的吞吐量分析,数据包传送源码程序,主要是基于mtlab的程序,LZ复杂度反映的是一个时间序列中。
说明:一种流形学习算法(很好用),各种资源分配算法实现,实现典型相关分析,对信号进行频谱分析及滤波,正确率可以达到98%,D-S证据理论数据融合。
说明:支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年,由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 (支持向量机)是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款,在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具,使用机器学习理论来最大化同...
说明:应用背景长期以来,模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了,在一个算法下,可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。这是多元统计数据分析中的一个飞跃。关键技术作为一个多元线性回归方法,...
说明:非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。
说明:国奖得主力荐的数模教材