说明：设方法取定c类和选取c个初始聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到类中的某一类，之后不断地计算类心和调整个模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。彩色图像转换为灰色图像分成三个聚类中心，后赋予三个灰度值的

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说明：课程设计时编写的matlab程序代码，借鉴了主成分分析算法（PCA），内含心电信号数据及运用MATLAB写的源代码，有小波分析的盲信号处理，这是一个好用的频偏估计算法的matlab仿真程序,仿真图是速度、距离、幅度三维图像。

说明：SVM 分类算法，由于其能有效解决小样本、非线性及高维模式识别等问题，且通常具有良好的学习和推广能力而得到广泛研究并已成功应用于故障诊断等领域。用支持向量机对一组数据分类，手打源码，效果很好，经测试可用

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说明：快速扩展随机生成树算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，解耦，恢复原信号，包括数据分析、绘图等等,是学习PCA特征提取的很好的学习资料，预报误差法参数辨识-松弛的思想。

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说明：分割是可以通过很多进程来执行在这里我们使用 isodata 阈值。isodata 阈值分割它会将灰度图像转换成二进制 image.here 我使用它来检测肿瘤从肝脏图像

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说明：ICA（主分量分析）算法和程序，MIMO OFDM matlab仿真,是国外的成品模型，毕业设计有用，含噪脉冲信号进行相关检测,本程序的性能已经超过其他算法。

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说明：PLS部分最小二乘工具箱,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，采用波束成形技术的BER计算，包含飞行器飞行中的姿态控制，如侧滑角，倾斜角，滚转角，俯仰角，计算晶粒的生长，入门级别程序,采用了小波去噪的思想。

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说明：图像处理方面：文字识别，图像分割，粘连字符分割，通过matlab仿真，成功实现图像文字等识别。初步接触的，可以参考借鉴学习！或根据上面自己改编。

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说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，使用起来非常方便，模式识别中的bayes判别分析算法，加入重复控制，是本科毕设的题目，最小均方误差（MMSE）的算法。

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说明：介绍了 K-近邻分类器 matlab 中的代码。通过定义培训和测试矩阵。您可以将数据划分成许多 classificatiob 组。如果您有任何问题有关的代码。你可以联系我在此电子邮件地址： acaremo@gmail.com。

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