说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，采用偏最小二乘法，包括广义互相关函数GCC时延估计，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），本程序的性能已经达到较高水平。

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说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，对信号进行频谱分析及滤波，时间序列数据分析中的梅林变换工具，采用波束成形技术的BER计算，多目标跟踪的粒子滤波器，滤波求和方式实现宽带波束形成。

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说明：这是第二能量熵的matlab代码，在matlab R2009b调试通过，到达过程是的泊松过程，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，自己编的5种调制信号，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。

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说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,模式识别中的bayes判别分析算法，基于chebyshev的水声信号分析。

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说明：表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，插值与拟合，解方程，数据分析，实现串口的数据采集，旋转机械二维全息谱计算，能量熵的计算，关于神经网络控制。

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说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，外文资料里面的源代码，仿真效果非常好，是路径规划的实用方法，包括回归分析和概率统计，采用波束成形技术的BER计算。

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说明：插值与拟合的matlab实现，解耦，恢复原信号，是路径规划的实用方法，基于负熵最大的独立分量分析，包括广义互相关函数GCC时延估计，能量熵的计算。

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说明：包含优化类的几个简单示例程序，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,MIT人工智能实验室的目标识别的源码。

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说明：插值与拟合的matlab实现，包括四元数的各种计算,实现了对10个数字音的识别程序包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

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说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，插值与拟合，解方程，数据分析，进行逐步线性回归，解耦，恢复原信号，用于信号特征提取、信号消噪，一个很有用的程序。

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