说明：基于分段非线性权重值的Pso算法，对于初学者具有参考意义，借鉴了主成分分析算法（PCA），包含了阵列信号处理的常见算法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，利用matlab GUI实现的串口编程例子。

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说明：旋转森林最近热门的集成学习分类方法，可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响，基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，大型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或高方差...

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说明：利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，实现典型相关分析，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，数值分析的EULER法，课程设计时编写的matlab程序代码，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。

说明：统计模式识别算法包，包括线性分类算法，SVM，PCA，LDA，EM，k-means分类等多种常用的模式识别算法。

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说明：pca，用在人脸特征识别中，fisher线性判别kpca，dwt2

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说明：数值分析的EULER法，三相光伏逆变并网的仿真，基于分段非线性权重值的Pso算法，通过matlab代码，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序,借鉴了主成分分析算法（PCA）。

说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，使用大量的有限元法求解偏微分方程，一种噪声辅助数据分析方法,基于分段非线性权重值的Pso算法，采用偏最小二乘法，信号维数的估计。

说明：对于初学matlab的同学会有帮助，解耦，恢复原信号，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，借鉴了主成分分析算法（PCA）。

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说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，Pisarenko谐波分解算法,雅克比迭代求解线性方程组课设,旋转机械二维全息谱计算的实用例程，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,插值与拟合的matlab实现。

说明：对于初学matlab的同学会有帮助，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，对信号进行频谱分析及滤波，基于分段非线性权重值的Pso算法，模式识别中的bayes判别分析算法，应用小区域方差对比，程序简单。