说明：该课题为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别图像考勤系统。传统的人脸识别都是直接人头和人头的对比，现实意义不大，这块都做烂了，不易通过毕设答辩，而且论文不好写。该课题识别原理为：从一副生活照中寻找到人脸，并且分割人脸图象，利用PCA算法进行降维，和库里图片进行对比，输出目标人脸以及记录识别的时间，...

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说明：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），考虑雨衰 阴影 和多径影响，包括数据分析、绘图等等,用于时频分析算法，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真。

说明：基于互功率谱的时延估计，基于K均值的PSO聚类算法,用于特征降维，特征融合，相关分析等,仿真效果非常好，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，数据包传送源码程序。

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说明：所谓偏最小二乘法，就是指在做基于最小二乘法的线性回归分析之前，对数据集进行主成分分析降维

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说明：包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，相关分析过程的matlab方法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,多元数据分析的主分量分析投影，包含收发两个客户端的链路级通信程序,仿真效果非常好。

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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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