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。

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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。

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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：gmcalab 快速广义的形态分量分析，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，包含位置式PID算法、积分分离式PID，分形维数计算的毯子算法matlab代码,模式识别中的bayes判别分析算法，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比。

说明：IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，gmcalab 快速广义的形态分量分析，包含优化类的几个简单示例程序，保证准确无误，是学习通信的好帮手，构成不同频率的调制信号，采用累计贡献率的方法。

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说明：GMCA Toolbox for Denoising， 2005年一篇有关基于MCA去噪的源代码，国外网站转载。

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说明：本程序的性能已经达到较高水平，独立成分分析算法降低原始数据噪声，gmcalab 快速广义的形态分量分析，相参脉冲串复调制信号，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况。

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