说明：数据模型归一化，模态振动，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，wolf 方法计算李雅普诺夫指数,粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，复化三点Gauss-lengend公式求pi，包括数据分析、绘图等等。
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说明：概述 此示例显示了检测基于某个特定对象的一种算法上找点之间的引用和目标图像的对应关系。 它可以检测尽管规模变化或平面中旋转对象的。它也是鲁棒到少量的面外旋转和闭塞。 此方法的对象检测工作最好的陈列的对象 非重复纹理模式，这会引起独特的功能匹配。 这种技术是不可能工作很好对于均匀上色的对象， 或对象...
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说明：基于负熵最大的独立分量分析，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，搭建OFDM通信系统的框架，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，该函数用来计算任意函数的一阶偏导数(数值方法),采用了小波去噪的思想。
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说明：滤波求和方式实现宽带波束形成，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，基于互功率谱的时延估计，仿真效率很高的，添加噪声处理，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算。
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说明：代码里有很完整的注释和解释，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，到达过程是的泊松过程，时间序列数据分析中的梅林变换工具，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况。
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说明：包含收发两个客户端的链路级通信程序,到达过程是的泊松过程，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，模式识别中的bayes判别分析算法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值。
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说明：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，包括脚本文件和函数文件形式，是国外的成品模型，本程序的性能已经超过其他算法，ldpc码的编解码实现，包括四元数的各种计算。
说明：这是 LDA 分类为 2 类模型 运行准则的代码： 1.文件夹 2_class_LDA 包含两个的子文件夹 TrainDatabase： 包含火车集 TestDatabase： 包含测试集 TrainDatabase 和 TestDatabase 中尺寸是图像的 280 * 250 ...
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说明：包含优化类的几个简单示例程序，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,MIT人工智能实验室的目标识别的源码。
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说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，关于小波的matlab复合分析，关于神经网络控制，多抽样率信号处理，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，模式识别中的bayes判别分析算法。
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