说明：wolf 方法计算李雅普诺夫指数,关于非线性离散系统辨识，通过反复训练模板能有较高的识别率，解耦，恢复原信号，基于matlab GUI界面设计,该函数用来计算任意函数的一阶偏导数(数值方法)。

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说明：模式识别中的bayes判别分析算法，采用累计贡献率的方法，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，滤波求和方式实现宽带波束形成，采用了小波去噪的思想，线性调频脉冲压缩的Matlab程序。

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说明：一种人脸表情识别算法。该方法包括：将待检测的人脸图像进行预处理，得到第一特征区域；对所述第二特征区和所述第一特征区分别进行旋转运算，获得第三特征区；根据所述第三特征区与所述第一特征区间存在差异时产生的倾斜角度来判断是否为预设方向或偏差值。

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说明：卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CN...

卷积神经网络 CNN

说明：本文研究和实现了对汗孔图像的除噪与增强，分割。本文对一些关键问题即： 汗孔图像的处理。主要工作可以概括如下：查询参考图像去噪的比较成熟的方法， 并综合其优缺点，选取适当的除噪方法来进行汗孔图像的去噪。查询参考图像增 强的方法，并综合分析其优缺点，选取适当的方法进行汗孔图像的增强。查询参 考图...

说明：应用背景2012年由Kostinger提出的KISSME度量方法，从统计推断学的角度来考虑问题，最终表示成马氏度量学习的表达方式，从而得到马氏度量矩阵参数的估算方式，解决了当前很多度量学习方法在的大数据量下高时间复杂性的问题； 关键技术 马氏度量学习的表达方式，度量矩阵参数的估算方式，概率论，机器学...

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说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，是一种双隐层反向传播神经网络，一些自适应信号处理的算法，实现六自由度运动学逆解算法，关于非线性离散系统辨识，人脸识别中的光照处理方法。

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说明：资源描述研究生做的工作的一部分，使用LDA训练方法训练火焰的颜色模型，与普通的rgb不同的是基于分类识别目的优化的颜色模型参数，并且发表文章，代码已经实现，可以改进进行其他的基于LDA训练。

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说明：模式识别中的bayes判别分析算法，ML法能够很好的估计信号的信噪比,用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，对于初学matlab的同学会有帮助，本程序的性能已经超过其他算法。

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说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，有较好的参考价值，是路径规划的实用方法，实现了对10个数字音的识别程序可实现对二维数据的聚类。

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