说明：模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。

说明：包括脚本文件和函数文件形式，针对EMD方法的不足,使用拉亚普诺夫指数的公式，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，从先验概率中采样，计算权重，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

说明：在数字通信中，比特的形式表示信息的术语符号指的是，在各种尺寸的位集合 [6]。OFDM 的数据 在光谱空间使用 M PSK、 QAM 等，以符号生成和通过采取逆离散傅里叶变换谱转换时间域 （IDFT）。自逆快速傅里叶变换 (IFFT) 是更具成本效益的实施，这通常用相反 [3]。一旦 OFDM 数据...

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说明：smote算法，用于扩充对数据的采样，当某类样本量较小时，做神经网络对它的类型判断错误率就会较高，所以需要调整采样，语言matlab

smote mySMOTE 数据扩充采样 smote-MATLAB matlab-smote

说明：模糊熵，为解决从信号中提取故障特征难的问题, 介绍了一种新的信号故障特征提取方法—— 多尺度熵( multi-scale entro py, 简称MSE) , 并将样本熵和多尺度熵分别应用于转子故障信号复杂性的度量, 以提取故障特征。试验数据 分析表明, 与样本熵相比, 多尺度熵更能有效地实现转子故...

特征熵提取 故障数据 多尺度模糊熵 多尺度-熵 故障度量

说明：GA-SVM预测数据，输入训练样本，运用测试样本测试

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说明：独立成分分析(ICA,Independent Component Correlation Algorithm)简介 X＝AS X为n维观测信号矢量，S为独立的m（m

matlab fastica 方法

说明：应用背景这个多变量（慢）变化的文件的概要；主要。M是文件的准备，我们的算法所需的所有数据，饲料数据给另一个函数实际上已经实施的算法，然后显示我们的结果。梯度，是具有梯度功能的文件，并在其上实现梯度下降。成本：我是一个简单的文件，它有一个函数，它的参数计算的值的成本函数。此源代码的另一个重要特点是，标...

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说明：变采样和多相滤波器的实现。本程序实现了一个变采样程序，中间设计滤波器设计和插值抽取。其中滤波器设计用的是窗函数法，根据要求设计窗函数，得到窗函数的长度。接着是插值，滤波，抽取，得到最后变采样之后的波形文件、另外对比了用直接卷积和多相分解卷积两种方法最后的结果。

抽取滤波器 filterdesign 插值抽取 多相滤波抽取 变采样滤波器

说明：C-均值聚类BP神经网络信号分析与处理方法，对模拟产生的数据样本进行训

聚类样本 bp聚类 信号聚类 bp-聚类 BP-神经网络-matlab