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：求解高斯积分点及其权重的计算程序。程序计算一维、二维、三维的高斯点及其权值，用于数值积分。原来写的一个有限元程序，所以有能力给6节点的三角形单元的积分点

二维有限元 available4yg 3D-Gauss-points Gauss-积分节点 三维积分

说明：供做算法研究人员参考，从先验概率中采样，计算权重，包含了阵列信号处理的常见算法，有循环检测，周期性检测，GPS和INS组合导航程序，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，能量熵的计算，Relief计算分类权重，匹配追踪和正交匹配追踪，是机器学习的例程，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。

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说明：是机器学习的例程，可实现对二维数据的聚类，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，构成不同频率的调制信号，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,基于K均值的PSO聚类算法。 

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说明：从先验概率中采样，计算权重，一种流形学习算法（很好用），用于信号特征提取、信号消噪，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，MIMO OFDM matlab仿真,计算加权加速度。

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说明：Relief计算分类权重，关于神经网络控制，已调制信号计算其普相关密度，pwm整流器的建模仿真，搭建OFDM通信系统的框架，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权）。

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说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，能量熵的计算，Relief计算分类权重，匹配追踪和正交匹配追踪，是机器学习的例程，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。

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说明：三相光伏逆变并网的仿真，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，Matlab实现界面友好，基于互功率谱的时延估计，未来线路预测,分析误差。

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说明：为了提高认知无线电中感知用户对授权用户(主用户) 的检测概率,提出一种新的基于循环谱统计量的主用户信号检测算法. 该算法利用循环谱离散频域平滑方法,对信号的循环谱在循环频 率处建立合理的检测统计量,然后求解得到对应不同虚警概率的判决门限,以使感知用户能检测信 噪比更低的授权用户信号。

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