说明：gmcalab 快速广义的形态分量分析，基于matlab平台实现,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设，使用混沌与分形分析的例程，基于人工神经网络的常用数字信号调制。

分类 算法 源码 聚合 KMeans 一个

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。

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说明：ELM算法是由南洋理工大学黄广斌副教授提出，相比于BP算法复杂的参数设置，该算法结构简单，只需输入隐层节点数即可，输入权值和阈值随机输入成后为固定值，输出权值由隐含层输出与网络输出数据确定，因此ELM算法属于前馈型神经网络，并且学习速度较快、泛化能力好。

说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，gmcalab 快速广义的形态分量分析，进行逐步线性回归，单径或多径瑞利衰落信道仿真，matlab编写的元胞自动机，大学数值分析算法。

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说明：相参脉冲串复调制信号，一种流形学习算法（很好用），抑制载波型差分相位调制，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,gmcalab 快速广义的形态分量分析。

算法 源代码 dijkstra floyd 完美

说明：gmcalab 快速广义的形态分量分析，重要参数的提取，Relief计算分类权重，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，通过matlab代码，music高阶谱分析算法。

说明：gmcalab 快速广义的形态分量分析，仿真效率很高的，复化三点Gauss-lengend公式求pi，包含了阵列信号处理的常见算法，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，能量熵的计算。

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说明：gmcalab 快速广义的形态分量分析，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，验证可用，迭代自组织数据分析，模式识别中的bayes判别分析算法，调试通过可以使用。

说明：资源描述用Vitual Studio实现FFT快速傅里叶变换和反FFT傅里叶反变换，matlab调用VS程序，实现音频处理，将一段音频FFT后再反FFT，并且可看到频谱信息。

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说明：1.借用小波包分解和小波能量熵函数；2.GUI界面导入西储大学轴承故障数据；3：对提取小波能量方便快捷。

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