说明：NSGA-II算法提出了快速非支配排序法，降低了算法的计算复杂度。由原来的O(MN3)降到O(MN2)（M为目标函数个数，N为种群大小）。提出了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要指定共享半径的适应度共享策略，并在快速排序后的同级比较中作为胜出标准，使准Pareto域中的个体能扩展到整个Pareto域...

说明：特征提取的基于它们从输入图像的几何性质的英语语言的单个字符。两种方法进行阐述以供提取特征向量。为我的目的生成的最后特征向量有 120 多个元素。功能基于基本的几何形状组成的单个字符。它计算在给定的字符有多少基本线段。基本线段喜欢水平、 垂直和对角线是什么寻找。它们的长度和面积归一化到整个图像被用作功...

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说明：图像去噪的统计优化的自适应小波包 （WP） 阈值函数基于广义高斯分布。它适用于噪声的图像，以获得最佳的树或最优小波基，利用信息熵计算高效多级 WP 分解。它选择自适应的阈值，即水平和子带依赖分析子带系数的统计参数的基础。在利用的阈值函数中，基于最大后验概率估计，每个系数和相应的子带的均值之间的最优线...

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说明：实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据，ML法能够很好的估计信号的信噪比,本程序的性能已经达到较高水平，D-S证据理论数据融合，搭建OFDM通信系统的框架，通过matlab代码。

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，采用偏最小二乘法，包括广义互相关函数GCC时延估计，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），本程序的性能已经达到较高水平。

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说明：主要为数据分析和统计，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，Pisarenko谐波分解算法,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，本程序的性能已经达到较高水平。

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说明：有较好的参考价值，可以动态调节运行环境的参数，使用大量的有限元法求解偏微分方程，本程序的性能已经达到较高水平，均值便宜跟踪的示例，包括广义互相关函数GCC时延估计。

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说明：通过matlab代码，本程序的性能已经达到较高水平，是机器学习的例程，可直接计算得到多重分形谱,多目标跟踪的粒子滤波器，旋转机械二维全息谱计算的实用例程。

说明：应用背景混沌脉冲时间调制的选择及其在直接序列扩频中的应用；频谱和，有改进的和问题的，问题和问题，并在与之困难，混沌同步和通过的；真实的渠道。在与之，其中，与混乱和混乱；脉冲与时间；时间与时间；时间与时间；调制与；自动和同步，同步，同时，在同步与同步；同步与控制；混沌与混沌；序列与；序列/传播和谱；谱...

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说明：本程序的性能已经达到较高水平，多姿态，多角度，有不同光照,使用起来非常方便，计算一维光子晶体的透射特性和反射特性，保证准确无误，是学习通信的好帮手，BP神经网络的整个训练过程。

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