说明：在此示例中，我们有一个典型的系统识别场景。我们想要 %%来估计未知的系统，给出了由窝的滤波器系数。在 %％ 的订单，完成这项任务，我们使用自适应滤波与同一 %%n 作为未知系统的系数，数。该过程是： %%1) 激发这两个过滤器 （未知和自适应） 与信号 %%   x.在这种情况下，x 是选择 4-Q...

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说明：该程序实现了双变量高斯核密度估计。它可以用于估计双变量概率函数，累积分布函数（CDF）和反演CDF（ICDF）。核密度估计在估计边界区域的时候会出现边界效应。在单变量核密度估计的基础上，可以建立风险价值的预测模型。通过对核密度估计变异系数的加权处理，可以建立不同的风险价值的预测模型。由给定样本点集合...

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说明：实现简单的声音识别。本程序为课程实验验证开发，所实现的声纹识别算法难免有错误及不妥之处！   提醒：因为本程序是简略的验证程序，建议不要在正式项目中直接使用本程序中的声纹识别代码。VoicePrint的特点是： - 语音特征向量：采用 MFCC系数（梅尔倒谱系数）- 模式匹配模型：采用 GMM 模型...

说明：应用背景脉冲耦合神经网络（PCNN）是基于同步脉冲分布现象在哺乳动物大脑的视觉皮层中提出，如猫和猴子[ 1 ]。在传统的图像处理算法的优点。自提出以来，已广泛使用PCNN的图像分割，图像去噪，图像增强，图像融合[2-3]。与传统的神经网络模型相比，当我们利用PCNN模型在图像分割，利用PCNN模型在...

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说明：理解和学习 混沌、混沌同步、复杂网络的完全同步判据、复杂网络时滞系统的的同步判据、提高复杂网络同步能力的方法等内容. 一、混沌模型 1.logistic映射 2.Lorenz模型 3.Rossler模型 二、混沌系统的刻画指标 ...

说明：神经网络的并行结构和并行处理机制，使得信息处理速度快，能够满足信息的实时处理要求。将神经网络用于多传感器数据融合技术，首先要根据系统的要求以及传感器的特点选择合适的神经网络模型（常见的神经网络模型有BP网络、Hop-field网络、Elman网络、RBF网络等），然后再根据已有的多传感器数据和系统的...

说明：与EKF（扩展卡尔曼滤波）不同,UKF是通过无损变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准Kalman滤波体系,而不是像EKF那样,通过线性化非线性函数实现递推滤波。目标跟踪有两个理论基础,即数据关联和卡尔曼滤波技术 . 由于在实际的目标跟踪中,跟踪系统的状态模型和量测模型多是非线性的,因此采用非线...

说明：Kohonen网络是自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特征并自动聚类。Kohonen神经网络是芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen提出的，该网络通过自组织特征映射调整网络权值，使神经网络收敛于一种表示形态，在这一形态中一个神经元只对某种输入模式特别匹配或特别敏...

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说明：描述一个卡尔曼滤波问题需要两个模型，一个是描述系统的状态方程，一个是观测方程，观测量通过观测方程与状态变量建立联系，由观测量估计状态值。与其他频域滤波器不同，卡尔曼滤波器不需要观测和估计的历史记录，可以直接在时域进行设计和使用，是一个时域滤波器，适用于处理实时数据。 对于一个运动模型，建立卡尔曼...

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说明：应用背景长期以来，模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了，在一个算法下，可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。这是多元统计数据分析中的一个飞跃。关键技术作为一个多元线性回归方法，...

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