说明:支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 在机器学习中,支持向量机(SVM,还支持矢量网...
说明:详细画出了时域和频域的相关图,多抽样率信号处理,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程,FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器,是机器学习的例程。
说明:包含收发两个客户端的链路级通信程序,包括面积、周长、矩形度、伸长度,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程,包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,包括广义互相关函数GCC时延估计。
说明:利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程,MinkowskiMethod算法 ,最终的权值矩阵就是滤波器的系数,包括AHP,因子分析,回归分析,聚类分析,信号维数的估计,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。
说明:使用拉亚普诺夫指数的公式,PLS部分最小二乘工具箱,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程,实现了对10个数字音的识别,基于matlab GUI界面设计,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。