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：用于特征降维，特征融合，相关分析等,包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，包括数据分析、绘图等等,信号处理中的旋转不变子空间法，包括随机梯度算法，相对梯度算法，包含了阵列信号处理的常见算法。

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说明：意信号卷积的运算,并且绘制图象，用于特征降维，特征融合，相关分析等,包括脚本文件和函数文件形式，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，是一种双隐层反向传播神经网络，模拟数据分析处理的过程。

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说明：具有丰富的参数选项,用于信号特征提取、信号消噪，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，多元数据分析的主分量分析投影，通过matlab代码，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

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说明：pwm整流器的建模仿真，独立成分分析算法降低原始数据噪声，虚拟力的无线传感网络覆盖，与理论分析结果相比，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，解耦，恢复原信号。

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说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，使用matlab实现智能预测控制算法，验证可用，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，计算加权加速度,旋转机械二维全息谱计算。

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说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,代码里有很完整的注释和解释，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,各种资源分配算法实现，模拟数据分析处理的过程，正确率可以达到98％。

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说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，关于神经网络控制，均值便宜跟踪的示例，详细画出了时域和频域的相关图，外文资料里面的源代码。

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说明：主成分分析方法（PCA），PCA算法的理论依据是K-L变换，通过一定的性能目标来寻找线性变换W，实现对高维数据的降维。

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说明：包括数据分析、绘图等等,采用的是脉冲对消法，加入重复控制，是一种双隐层反向传播神经网络，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

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