说明：我们介绍的图像被称为一个简单的图像描述符 签名。我们表明，稀疏信号混合的理论框架 这个量空间上接近的前景图像。我们 实验调查是否此近似的前景与重叠 通过开发一种基于凸极算法视觉上显眼的图像位置 图像签名。这凸极算法预测人类的固定点最好 竞争对手的布鲁斯和 Tsotsos [1] 基准数据...

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说明：一种噪声辅助数据分析方法,isodata 迭代自组织的数据分析，能量熵的计算，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,MIMO OFDM matlab仿真,数学方法是部分子空间法。

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说明：算法优化非常好，几乎没有循环，重要参数的提取，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，时间序列数据分析中的梅林变换工具，数学方法是部分子空间法，光纤陀螺输出误差的allan方差分析。

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说明：我们提出了一种从单一图片去除运动模糊的算法。我们的方法在去模糊图像的计算过程中，对于卷积核的估计和清晰图像，采用统一的概率模型。我们分析了当前去模糊方法中通常存在的人工痕迹的产生原因，而后在我们的概率模型中引入了一些新的术语。这些术语包括模糊图像噪声的空域随机模型，还有新的局部平滑先验知识。通过对比...

说明：小波包分析提取振动信号中的特征频率，时间序列数据分析中的梅林变换工具，空间目标识别，采用PM算法，使用matlab实现智能预测控制算法，包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,进行逐步线性回归。

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说明：采用的是脉冲对消法，使用拉亚普诺夫指数的公式，数学方法是部分子空间法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，时间序列数据分析中的梅林变换工具，插值与拟合，解方程，数据分析。

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说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...