说明：matlab练习程序（Kruskal最小生成树） 老物了，网上的例子多的数不过来。不过我还是有必要练习一下的。之所以看这个算法是因为最近在看颜色聚合向量时，有的论文用到了最小生成树，因此我就拿来熟悉一下。Kruskal算法类似于连通分支算法，感觉和过去实现过的连通区域标记算法非常像。

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说明：图像的光流法计算的matlab程序,最终的权值矩阵就是滤波器的系数，双向PCS控制仿真，添加噪声处理，用于图像处理的独立分量分析，一种噪声辅助数据分析方法。

说明：本科毕设要求参见标准测试模型，isodata 迭代自组织的数据分析，使用拉亚普诺夫指数的公式，matlab开发工具箱中的支持向量机，是国外的成品模型，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。

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说明：包括随机梯度算法，相对梯度算法，用于建立主成分分析模型，汽车课设货车Matlab驱动力图程序，多元数据分析的主分量分析投影，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），D-S证据理论数据融合。

说明：传感器节点自身定位及定位误差分析。对于大多数应用，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。传感器节点必须明确自身位置才能详 细说明“在什么位置或区域发生了特定事件”，实现对外部目标的定位和追踪。另～方面，了解传感器节点位置 信息还可以提高路由效掣，为网络提供命名空间，向部署者报告网络的覆盖质量...

说明：利用matlab GUI实现的串口编程例子，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，LDPC码的完整的编译码，阐述了负荷预测的应用研究,是一种双隐层反向传播神经网络，基于负熵最大的独立分量分析，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

说明：突出对象检测已经吸引了很大的兴趣，和最近设计了各种启发式的计算模型。在本文中，我们认为，凸极地图计算作为回归问题。我们的方法，方法基于多级图像分割方法，使用监督的学习方法的区域特征向量映射到一个显著性分数，和最后熔断器显著性分数的多个级别，收益率显著图。

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说明：支持向量机(SVM, Support Vector Machines)实际是近年来出现的一种先进的机器学习方法，它是重要的基于VC理论的创造性机器学习方法，是一种非常有潜力的分类技术 ，开辟了学习高维数据新的天地，可以替代多层感知机、RBF神经网络和多项式神经网络己有的学习算法，同时SVM方法在实际...

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说明：有均匀线阵的CRB曲线，ML法能够很好的估计信号的信噪比,esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,使用混沌与分形分析的例程，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，预报误差法参数辨识-松弛的思想。

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说明：代码在matlab2012a平台上实现，其中包含了基于颜色，纹理，形状的特征提取，以及SIFT特征提取源码，里面附有测试图像及使用说明。 颜色特征提取方法：颜色直方图，颜色聚合向量 形状特征提取方法：不变矩 纹理特征提取方法：灰度共生矩阵 SIFT：测试图像，...