说明：盲源分离(BSS: Blind Source Separation)，又称为盲信号分离，是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下，如何从混迭信号(观测信号)中分离出各源信号的过程。盲源分离和盲辨识是盲信号处理的两大类型。盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计，盲辨识的目的是求得传输通道的混合矩...
信号分离 bss 盲源 joye66 混合矩阵
说明：有信道编码，调制，信道估计等，使用混沌与分形分析的例程，Relief计算分类权重，这个有中文注释，看得明白，使用拉亚普诺夫指数的公式，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计。
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说明：资源描述建立微分方程只是解决问题的第一步，通常需要求出方程的解来说明实际现象，并 加以检验。如果能得到解析形式的解固然是便于分析和应用的，但是我们知道，只有线 性常系数微分方程，并且自由项是某些特殊类型的函数时，才可以得到这样的解，而绝 大多数变系数方程、非线性方程都是所谓“解不出来”的，即使...
matlab 微分方程 解法
说明：局部特征尺度分解一种信号处理方法，LCD通过三次样条插值获得光滑的内禀尺度分量（Intrinsic scale component，简称ISC），从本质上解决了ITD分解结果出现毛刺的现象。
LCD信号分解 局部特征尺度 lcd局部特征 LCD ITD
说明：利用ICM方法得到基于MRF场的SAR图像分割
SAR-分割-matlab 图像分割mrf MRF-SAR图像 Matlab--MRF--ICM SAR-分割
说明：利用MATLAB语言，实现EMD分解，得到各个IMF分量，再重组降噪。
EMD分解 emd-噪 EMD emd-降噪 imf重组
说明：自主学习把稀疏自编码器和分类器实现结合。先通过稀疏自编码对无标签的5-9的手写体进行训练得到最优参数，然后通过前向传播，得到训练集和测试集的特征，通过0-4有标签训练集训练出softmax模型，然后输入测试集到分类模型实现分类。
自编码器 分类器实现结合 self-taught-learning
说明：基于MRI的脑组织分割。首先从给定的MRI图像中得到脑区域，而后计算脑容积；再得到脑白质灰质区域，并计算百分比。
分割脑灰质 脑 site:www.pudn.com gray-matter matlab-脑
说明：fft分析程序，可以完成对输入信号的谐波分析，得到谐波的频率和幅值。
FFT 幅值 谐波FFT matlab谐波分析 谐波-幅值 FFT幅值
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。
分割 图像 编写 粒子 应用程序 匹配
