说明:采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。在本例中,将采用两种训练方法,即L-M优化算法(trainlm)和贝叶斯正则化算法(trainbr),用以训练BP网络,使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。
说明:部分实现了追踪测速迭代松弛算法,matlab开发工具箱中的支持向量机,主要是基于mtlab的程序,通过反复训练模板能有较高的识别率,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器。
说明:卡方检验用来检验分布的拟合性 比如正太分布对数正太分布高斯分布瑞利分布,韦伯分布等里面包含了对数据的检测以及统计的原理和方法
说明:利用matlab GUI实现的串口编程例子,解耦,恢复原信号,插值与拟合的matlab实现,高斯白噪声的生成程序,中介真值程度度量,基于中介真值程度度量的图像分割插值与拟合,解方程,数据分析。