说明：假定确定性函数 Y 具有加性高斯噪声，EVAR(Y) 返回这种噪声估计的方的差。 薄板样条平滑模型用来平滑 Y。它假设其广义的交叉验证分数是最小的模型可以提供的加性噪声方差。几个测试表明 EVAR 工作得很好"不太不规则"功能。

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说明：采用累计贡献率的方法，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,毕设内容，高光谱图像基本处理，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，有循环检测，周期性检测，关于非线性离散系统辨识。

算法 源码 控制 pmsm 直接 完整 转矩

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，双向PCS控制仿真，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，添加噪声处理，仿真效率很高的，实现典型相关分析。

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说明：卡里巴大坝资料

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：报告指出： PHYDYAS — — 物理层动态访问和认知无线电"原型的筛选器和筛选器银行结构"。我生成使用多相结构的 FBMC/OQAM 无线系统模型然后添加高斯，然后我绘制误码率与信噪比曲线比较

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说明：在移动无线信道中，瑞利分布是最常见的用于描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分量接收包络统计时变特性的一种分布类型，众所周知，两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞丽分布。所以根据相关模型，编写程序代码，实现瑞利分布特性，由概率密度函数和累积分布函数来描述。

matlab 仿真 信号 瑞利

说明：这个项目是一个模拟的正交频 （OFDM） 司多路复用发射器和接收器在高斯信道模型模拟，模拟提供精确计算误码率 它包括随机创建数据然后缴枪了它对二进制数据，使用正交振幅 moduation 16QAM 和逆快速傅里叶变换映射。

matlab 正交 复用

说明：利用EM算法实现高斯混合模型的优化，完成特征建模-Use of EM Algorithm to to achieve the the the optimization of of the Gaussian mixture model, to complete the Feature Modeling

说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，意信号卷积的运算,并且绘制图象，包括四元数的各种计算,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设，是路径规划的实用方法。

说明：模拟 2 数据集 （每个 1200 点） 每个包含两个类从指定的参数设置下面的 2-d 高斯背景模型的数据。阴谋集团在二维平面上的数据集与这两个类中不同的符号和颜色编码。保存数据集。

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