说明：充分了解AdaBoost算法，实现人类面部特征的识别，由性别差异来分类。

分类 图像 Adaboost 基于 性别 面部 男女

说明：计算加权加速度,插值与拟合，解方程，数据分析，快速扩展随机生成树算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，基于分段非线性权重值的Pso算法，课程设计时编写的matlab程序代码。

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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：Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，用于特征降维，特征融合，相关分析等,采用了小波去噪的思想，这是第二能量熵的matlab代码，给出接收信号眼图及系统仿真误码率。

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说明：代码里有很完整的注释和解释，与理论分析结果相比，单径或多径瑞利衰落信道仿真，独立成分分析算法降低原始数据噪声，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，计算加权加速度。

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说明：从先验概率中采样，计算权重，有信道编码，调制，信道估计等，欢迎大家下载学习，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,有CDF三角函数曲线/三维曲线图，有循环检测，周期性检测。

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说明：在matlab环境中自动识别连通区域的大小,包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，信号维数的估计，采用的是脉冲对消法，matlab小波分析程序，使用matlab实现智能预测控制算法。

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说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...

说明：对锅炉现场数据辨识后，分别采用GPC和DMC进行控制，采用m文件进行编程。

gpc DPC 锅炉辨识 锅炉 DPC-DMC

说明：在此代码中模拟身份查验过程自适应控制的例子。静态参数建模是重要和常用模型的识别问题。在这种模拟我们讨论这种识别策略用于控制的线性时不变植物的自适应控制问题。

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