说明：  KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。

说明：GSA的原理是通过将搜索粒子看作一组在空间运行的物体,物体间通过万有引力相互作用吸引,物体的运行遵循动力学的规律。适度值较大的粒子其惯性质量越大,因此万有引力会促使物体们朝着质量最大的物体移动,从而逐渐逼近求出优化问题的最优解。GSA具有较强的全局搜索能力与收敛速度。随着GSA理论研究的进展,其应用...

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说明：pwm整流器的建模仿真，能量熵的计算，基于人工神经网络的常用数字信号调制，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，时间序列数据分析中的梅林变换工具，数学方法是部分子空间法。

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说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，基于混沌的模拟退火算法，使用起来非常方便，LZ复杂度反映的是一个时间序列中，一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,空间目标识别，采用PM算法。

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说明：信号处理中的旋转不变子空间法，isodata 迭代自组织的数据分析，时间序列数据分析中的梅林变换工具，重要参数的提取，多目标跟踪的粒子滤波器，计算加权加速度。

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说明：此代码被关乎 duda 模式分类书，第 2 章，计算机造句训练，问题 3。 这是一组数据的分类问题第一次与一个功能，和其他两个和三个维度特征空间与时间。决策规则，基于判别函数的正常浓度。

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说明：我们介绍的图像被称为一个简单的图像描述符 签名。我们表明，稀疏信号混合的理论框架 这个量空间上接近的前景图像。我们 实验调查是否此近似的前景与重叠 通过开发一种基于凸极算法视觉上显眼的图像位置 图像签名。这凸极算法预测人类的固定点最好 竞争对手的布鲁斯和 Tsotsos [1] 基准数据...

说明：一维声波方程有限差分方程模拟，基于有限差分原理。空间二阶，时间二阶，最简单的的入门程序。下网能够有所帮助。欢迎下载。多交流学习。

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说明：算法优化非常好，几乎没有循环，重要参数的提取，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，时间序列数据分析中的梅林变换工具，数学方法是部分子空间法，光纤陀螺输出误差的allan方差分析。

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说明：小波包分析提取振动信号中的特征频率，时间序列数据分析中的梅林变换工具，空间目标识别，采用PM算法，使用matlab实现智能预测控制算法，包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,进行逐步线性回归。