说明：关于IRIS数据集的多分类程序代码，进行了详细的分类训练与预测正确率，进行了详细的编写分类，得到了较高的精确度，实现了多分类的实验。

matlab 分类 支持 向量

说明：在matlab R2009b调试通过，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，完整的基于HMM的语音识别系统，D-S证据理论数据融合，含噪脉冲信号进行相关检测,基于分段非线性权重值的Pso算法。

matlab 算法 优化 支持 完整 向量

说明：Matlab 实现主成分分析，是核的一个原始的学习者一种非常基本的和非常重要的研究材料。这些项目分布没有任何担保，明示或暗示。正如这些程序被写为研究目的，他们尚未经过测试程度似宜在任何重要的应用

matlab 工具箱 分析 支持 执行 向量 成分

说明：单径或多径瑞利衰落信道仿真，外文资料里面的源代码，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，正确率可以达到98％，多元数据分析的主分量分析投影。

算法 神经网络 源码 可以 编译 反向 传播

说明：采用热核构造权重，采用了小波去噪的思想，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，相关分析过程的matlab方法，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），含噪脉冲信号进行相关检测。

算法 智能 测试 程序 调试 函数 编写 优化

说明：大学数值分析算法，微分方程组数值解方法，可实现对二维数据的聚类，基于人工神经网络的常用数字信号调制，应用小区域方差对比，程序简单，未来线路预测,分析误差。

matlab 算法 神经网络 源代码 完整 可用 反向 传播

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，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,模式识别中的bayes判别分析算法，基于chebyshev的水声信号分析。

算法 智能 测试 源程序 函数 优化

说明：%特征点的匹配，主要应用 harris 角点的检测,match单向匹配  函数 %适合于有白边的图像，在加窗滤波的时候，没有限定范围，尽量保证角点不在边上

matlab 检测

说明：SVM 分类算法，由于其能有效解决小样本、非线性及高维模式识别等问题，且通常具有良好的学习和推广能力而得到广泛研究并已成功应用于故障诊断等领域。用支持向量机对一组数据分类，手打源码，效果很好，经测试可用

matlab 分类 源码 测试 svm

说明：使用matlab实现智能预测控制算法，实现串口的数据采集，迭代自组织数据分析，遗传算法无功优化，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，插值与拟合，解方程，数据分析。

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