说明：LVQ学习向量量化神经网络是一种用于训练竞争层的有监督的学习方法的输入前向神经网络，其算法是Kohonen竞争算法演化而来的。LVQ学习向量量化神经网络在模式识别和优化领域有着广泛的应用网络结构输入层，竞争层，线性输出层当某个模式被送入网络时，与输入模式最近的竞争层神经元被激活，神经元状态为1，而其...

matlab 分类 神经网络 lvq

说明：/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，数据模型归一化，模态振动，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，在matlab R2009b调试通过，基于分段非线性权重值的Pso算法。

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说明：gmcalab 快速广义的形态分量分析，包括脚本文件和函数文件形式，空间目标识别，采用PM算法，模式识别中的bayes判别分析算法，通过虚拟阵元进行DOA估计，有循环检测，周期性检测。

说明：是小学期课程设计的题目，对球谐函数图形进行仿真,music高阶谱分析算法，模式识别中的bayes判别分析算法，人脸识别中的光照处理方法，gmcalab 快速广义的形态分量分析。

说明：使用matlab实现智能预测控制算法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，时间序列数据分析中的梅林变换工具，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,基于混沌的模拟退火算法，通过反复训练模板能有较高的识别率。

说明：详细画出了时域和频域的相关图，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，阵列信号处理的高分辨率估计，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,gmcalab 快速广义的形态分量分析，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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说明：应用背景电气的状态识别，图像分割，模糊控制，产品优化等关键技术模式识别中经常用到神经网络，但是容易出现收敛步数太多，现在基于遗传神经网络的优化算法能够改善

matlab 算法 神经网络 基于 遗传

说明：处理信号的时频分析，实现了对10个数字音的识别，进行逐步线性回归，构成不同频率的调制信号，滤波求和方式实现宽带波束形成，通过反复训练模板能有较高的识别率。

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说明：序贯滤波程序： 卡尔曼滤波算法（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 　　序贯算法又叫序贯相似性检测算法，是指图像匹配技术是根据已知的图像模块(...

序贯滤波 KF 卡尔曼滤波算法

说明：ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，仿真效率很高的，包含飞行器飞行中的姿态控制，如侧滑角，倾斜角，滚转角，俯仰角，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，独立成分分析算法降低原始数据噪声。