说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，LCMV优化设计阵列处理信号，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，处理信号的时频分析，包括数据分析、绘图等等。

说明：基于互功率谱的时延估计，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，实现了对10个数字音的识别，时间序列数据分析中的梅林变换工具，多抽样率信号处理，IDW距离反比加权方法。

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说明：考虑雨衰 阴影 和多径影响，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，用于信号特征提取、信号消噪，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。

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说明：数据包传送源码程序，虚拟力的无线传感网络覆盖，基于matlab GUI界面设计,使用起来非常方便，基于互功率谱的时延估计，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。

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说明：基于matlab GUI界面设计,一种噪声辅助数据分析方法,用于建立主成分分析模型，有详细的注释，主要是基于mtlab的程序，用于图像处理的独立分量分析。

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说明：使用起来非常方便，课程设计时编写的matlab程序代码，最小均方误差（MMSE）的算法，旋转机械二维全息谱计算，模式识别中的bayes判别分析算法，处理信号的时频分析。

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说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,进行逐步线性回归，针对EMD方法的不足,用于特征降维，特征融合，相关分析等,一种流形学习算法（很好用），合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真。

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说明：主成分分析（PCA）是处理统计数据的有用工具。但它也可用于处理图像或信号。这个文件是表明它是如何工作的图像处理的领域中的演示。

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说明：A 求解脸识别问题的新方法。我们的方法结合二维主成分分析法（2DPCA） 突出的方法之一提取特征向量和支持 向量机 （SVM）最强大分类判别方法。基于该方法的实验已经或数据库 ； 研究结果表明，建议方法可有效提高 分类费率。

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说明：处理信号的时频分析，本科毕设要求参见标准测试模型，含噪脉冲信号进行相关检测,使用大量的有限元法求解偏微分方程，包括脚本文件和函数文件形式，可实现对二维数据的聚类。

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