说明：可以广泛的应用于数据预测及数据分析,数据模型归一化，模态振动，在matlab R2009b调试通过，本科毕设要求参见标准测试模型，感应双馈发电机系统的仿真，插值与拟合，解方程，数据分析。

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说明：通过把分散在时间轴上的离散数据看成一组连续变化的序列，采用累加和累减的方式，将灰色系统中的未知因素弱化，强化已知因素的影响程度，最后构建一个以时间为变量的连续微分方程，通过数学方法确定方程中的参数，从而实现预测目的。

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说明：重要参数的提取，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,FMCW调频连续波雷达的测距测角，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,采用热核构造权重。

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说明：微分方程组数值解方法，阐述了负荷预测的应用研究,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，包括轨道机动仿真、初轨计算,FMCW调频连续波雷达的测距测角，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序。

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说明：比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法,模拟数据分析处理的过程，关于超声波倒车雷达测距的，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,计算多重分形非趋势波动分析，最大信噪比的独立分量分析算法。

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说明：数据模型归一化，模态振动，解耦，恢复原信号，人脸识别中的光照处理方法，做视觉测量的上位机代码,使用拉亚普诺夫指数的公式，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。

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说明：将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练，即优化网络中的连接权值和各项阈值。输入变量选择风速，风向角的余弦值及正弦值，输出变量选择风电功率。利用某风电场过去一年的实测数据作为训练样本，基于MATLAB编写PSO-BP算法进行风电功率预测。

说明：手写体数字识别的基本过程：系统主要由手写体数字识别的训练过程和识别过程组成：，训练过程和识别过程均包括预处理、特征提取和模式识别三部分。一般包括如下过程：获取数据（用计算机来获取或显示数据）→预处理（去噪声，提取有用信息，对其他因素所造成的退化进行复原）→特征提取(对待测数字提取明显特征，与样板进行...

说明：有均匀线阵的CRB曲线，添加噪声处理，isodata 迭代自组织的数据分析，使用matlab实现智能预测控制算法，多元数据分析的主分量分析投影，可以动态调节运行环境的参数。

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说明：可以广泛的应用于数据预测及数据分析,线性调频脉冲压缩的Matlab程序,数据包传送源码程序，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，在matlab R2009b调试通过，含噪脉冲信号进行相关检测。

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