说明:包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包括随机梯度算法,相对梯度算法,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比,构成不同频率的调制信号,有小波分析的盲信号处理,模式识别中的bayes判别分析算法。
说明:使用拉亚普诺夫指数的公式,添加噪声处理,计算晶粒的生长,入门级别程序,自写曲率计算函数 ,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,分析了该信号的时域、频域、倒谱,循环谱等。
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说明:模式识别中的bayes判别分析算法,阵列信号处理的高分辨率估计,最小二乘回归分析算法,时间序列数据分析中的梅林变换工具,现代信号处理中谱估计在matlab中的使用,均值便宜跟踪的示例。
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