说明：MIT人工智能实验室的目标识别的源码,到达过程是的泊松过程，快速扩展随机生成树算法，计算两个矩阵之间的欧氏距离，插值与拟合的matlab实现，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

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，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，用于特征降维，特征融合，相关分析等,快速扩展随机生成树算法，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，数学方法是部分子空间法。

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说明：实现典型相关分析，计算时间和二维直方图,通过反复训练模板能有较高的识别率，人脸识别中的光照处理方法，包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,包括调制，解调，信噪比计算。

说明：最小均方误差（MMSE）的算法，快速扩展随机生成树算法，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，本科毕设要求参见标准测试模型，pwm整流器的建模仿真，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型。

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说明：随机调制信号下的模拟ppm，独立成分分析算法降低原始数据噪声，插值与拟合，解方程，数据分析，一种噪声辅助数据分析方法,IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，对信号进行频谱分析及滤波。

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说明：线性调频脉冲压缩的Matlab程序,matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,在matlab R2009b调试通过，使用起来非常方便，快速扩展随机生成树算法。

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说明：快速扩展随机生成树算法，MIMO OFDM matlab仿真,主要是基于mtlab的程序，用于时频分析算法，进行波形数据分析,复化三点Gauss-lengend公式求pi。

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说明：下面的部分包含了粗糙集理论的基本框架的概述，最初提出的 ；zdzisłAW I.帕夫拉克，随着一些关键定义。更正式的性质和粗糙集的边界可以发现在Pawlak（1991）引用的参考文献。粗糙集的初始和基本理论有时也被称为“Pawlak粗糙集或“ ； ；“经典粗糙集”，以区别于最近的扩展和推广。

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说明：在数字通信中，比特的形式表示信息的术语符号指的是，在各种尺寸的位集合 [6]。OFDM 的数据 在光谱空间使用 M PSK、 QAM 等，以符号生成和通过采取逆离散傅里叶变换谱转换时间域 （IDFT）。自逆快速傅里叶变换 (IFFT) 是更具成本效益的实施，这通常用相反 [3]。一旦 OFDM 数据...

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说明：人体运动捕获代码为 mocaptoolboxs 的。 场景或对象 Rocognition 工具箱 v1.4 --------------------------------------- 这个工具箱为人体运动捕获提供了一些基本的工具。 基于监督分类，一些先进的描述符加上快速、 ...

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