说明：适合于多分类问题，二分类问题。该源代码的测试数据为常用的数据Iris，测试结果显示该算法的分类正确率极高，能够达到98%。K-最近邻(k-Nearest Neighbour，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相...

说明：IN 最近几年，直接转换接收器已绘制了很多关注由于其低功耗和低成本的执行。然而一些直接转换接收机中的不匹配可能会严重降低系统性能，如在阶段和正交相位 (我 / Q) 的不平衡和载波频率偏移量 (CFO)。我 Q 的不平衡，是由于不匹配之间的我的振幅和相位和 Q 处的本地振荡器而 CFO 是由于载波频...

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说明：Kohonen网络是自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特征并自动聚类。Kohonen神经网络是芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen提出的，该网络通过自组织特征映射调整网络权值，使神经网络收敛于一种表示形态，在这一形态中一个神经元只对某种输入模式特别匹配或特别敏...

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说明：包括基本的克里金(Kriging)插值法实现代码，仅实现基本方法部分，不包含扩展克里金方法克里金使用普通克里格插值在z和y位置的测量变量z，在未采样位置席，Yi。该函数需要包含变异函数所有必要信息的变量vstruct。vstruct是函数变差函数拟合的第四个输出参数。这是一个基本的，但易于使用的函数...

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说明：国际钻石制造业协会模拟系统仿真研究计划在 MATLAB 上 代码司多个访问 (CDMA) 在取得了它的深度无线通信很深。它提供了知名的功能，如动态渠道共享、 软容量、 重用一个，辍学率低的因素和 (由于软切换） 覆盖面大、 蜂窝规划的易用性、 鲁棒性通道损伤和免疫干扰等。常规码分多址系统...

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说明：自组织映射 （SOM： 自组织，2001年） 是适应规律使用无监督的学习的输入数据中的神经网络。学与 SOM 的陈述有有趣的拓扑性质，即输入模式，类似的事实被编码的 SOM 都在附近的地区。 Matlab执行功能接受字段和两个应用程序有关的视觉字词识别的礼物： 学习字母表示法从视...

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说明：三种方法被提出，以指导遗传算法的收敛向所需的解决方案：偏压以便有利于搜索空间的特定区域的探索初始群体的产生，根据归因不同的权重的目标和比较解的目标的加权和（WPMOGA），并且包括最小和最大的交易客中的解决方案（G-MOGA）的比较。三种方法进行，以发现是否意味着增加一些新的传输线的解决方案上测试的...

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说明：基于负熵和基于峭度的算法的相似系数和信干比相差不多，都能很好地实现信号的盲分离。基于峭度的FastICA算法的收敛速度要快，迭代次数比基于负熵的FastICA算法少四倍以上。从分离时间也可以看出基于峭度的算法比基于负熵的算法快将近四倍。SIR随信噪比增大的结果图可以看出存在高斯噪声时，基于峭度的Fa...

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说明：多目标跟踪的粒子滤波器，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,一个很有用的程序，对HARQ系统的吞吐量分析，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，采用累计贡献率的方法。

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说明：Wright 等人[13]最近几年研究的一种从低秩矩阵恢复问题中引导出的Robust PCA，引起了很多关注，也是目前最为流行的RPCA 方法。低秩矩阵恢复本义是从带有噪声的数据中恢复出原始的低秩数据，可以看到其思想与PCA 是类似的，因为PCA 是要找到数据的低维子空间，数据中不属于低维子空间的部...

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