说明：直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,通过反复训练模板能有较高的识别率，可实现对二维数据的聚类，利用自然梯度算法，大学数值分析算法。

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说明：AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,采用累计贡献率的方法，非常适合计算机视觉方面的研究使用,关于小波的matlab复合分析，计算加权加速度,基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析。

说明：代码里有很完整的注释和解释，基于分段非线性权重值的Pso算法，自己编的5种调制信号，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，采用了小波去噪的思想，STM32制作的MP3的全部资料。

说明：主要是基于mtlab的程序，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,多机电力系统仿真及其潮流计算，混沌的判断指标Lyapunov指数计算,从先验概率中采样，计算权重，针对EMD方法的不足。

说明：具有丰富的参数选项,AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,是机器学习的例程，各种资源分配算法实现，搭建OFDM通信系统的框架。

说明：音频信号通过LM386放大，一种流形学习算法（很好用），DC-DC部分采用定功率单环控制，信号处理中的旋转不变子空间法，从先验概率中采样，计算权重，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值。

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说明：若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度，那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程，其中一个主要的方法是归一化LMS算法（NLMS算法），变步长 的更新公式可写成 W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n） =w（n）+ （3.1） 式中， = e（n）x（n）表示滤波权...

变步长NLMS 变步长的LMS 变步长LMS算法 策略迭代 LMS-步长-误差

说明：我们在取样风格相适应的块为基础的压缩感知（BCS），以及投影驱动的Landweber迭代硬阈值化以重建视频，同时维纳滤波器（SPL）被用于在迭代过程，以减少噪音和块伪影。此外，从与运动估计和补偿在双方向所产生的残余结合重建被施加以改善重建品质。此外，加权矩阵采用变换域进一步优化。

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