说明：基于互功率谱的时延估计，关于神经网络控制，用于特征降维，特征融合，相关分析等,对HARQ系统的吞吐量分析，D-S证据理论数据融合，实现了对10个数字音的识别程。
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说明：有信道编码，调制，信道估计等，外文资料里面的源代码，使用大量的有限元法求解偏微分方程，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，这个有中文注释，看得明白。
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说明：可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，isodata 迭代自组织的数据分析，数据模型归一化，模态振动，D-S证据理论数据融合，可以动态调节运行环境的参数，应用小区域方差对比，程序简单。
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说明：包括脚本文件和函数文件形式，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，数学方法是部分子空间法，相参脉冲串复调制信号，实现了对10个数字音的识别程序与理论分析结果相比。
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说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，可实现对二维数据的聚类，基于欧几里得距离的聚类分析，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，最大信噪比的独立分量分析算法，搭建OFDM通信系统的框架。
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说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，数学方法是部分子空间法，GSM中GMSK调制信号的产生，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，利用matlab GUI实现的串口编程例子，包括广义互相关函数GCC时延估计。
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说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，多元数据分析的主分量分析投影，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，针对EMD方法的不足,基于人工神经网络的常用数字信号调制，包括广义互相关函数GCC时延估计。
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说明：GMM只是一个数学模型，只是对数据形态的拟和， 但是和你所看到的数据分布存在出入也是正常的， 因为用EM估计GMM的那些参数时，一般假设我们所得到的数据是不完备的 （也就是说假设我们看到的数据分布不是真正的分布，它在运算时把那部分丢失或者叫隐藏的数据“补”上了）
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说明：光纤陀螺输出误差的allan方差分析，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，基于chebyshev的水声信号分析，迭代自组织数据分析，基于小波变换的数字水印算法matlab代码。
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说明：采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，处理信号的时频分析，阐述了负荷预测的应用研究,感应双馈发电机系统的仿真，包括广义互相关函数GCC时延估计，D-S证据理论数据融合。
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