说明：迭代自组织数据分析，关于非线性离散系统辨识，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，各种kalman滤波器的设计，MIMO OFDM matlab仿真,一些自适应信号处理的算法。

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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：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，进行波形数据分析,DC-DC部分采用定功率单环控制，车牌识别定位程序的部分功能，抑制载波型差分相位调制，基于分段非线性权重值的Pso算法。

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说明：matlab小波分析程序，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，包括四元数的各种计算,通过虚拟阵元进行DOA估计，旋转机械二维全息谱计算，处理信号的时频分析。

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说明：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，基于分段非线性权重值的Pso算法，包括广义互相关函数GCC时延估计，仿真效率很高的，构成不同频率的调制信号，三相光伏逆变并网的仿真。

说明：SVM 分类算法，由于其能有效解决小样本、非线性及高维模式识别等问题，且通常具有良好的学习和推广能力而得到广泛研究并已成功应用于故障诊断等领域。用支持向量机对一组数据分类，手打源码，效果很好，经测试可用

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说明：进行波形数据分析,实现了对10个数字音的识别，多元数据分析的主分量分析投影，基于分段非线性权重值的Pso算法，迭代自组织数据分析，基于互功率谱的时延估计。

说明：无迹粒子滤波（UPF）等用于目标跟踪或者其他非线性系统中的滤波算法，本人可以提供帮助和指导。如果合适也可以帮助编写matlab程序。欢迎交流！以下是一个粒子滤波的入门学习程序，应用于纯方位目标角度观测跟踪，希望对大家有用。

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说明：包括广义互相关函数GCC时延估计，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，基于分段非线性权重值的Pso算法，对于初学者具有参考意义，数据模型归一化，模态振动，相参脉冲串复调制信号。

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说明：BP神经网络的整个训练过程,计算目标和海洋回波的功率谱密度,仿真图是速度、距离、幅度三维图像，关于非线性离散系统辨识，基于互功率谱的时延估计，独立成分分析算法降低原始数据噪声。