说明：一种新的信号分解方法，算法简单，速度快，效率高。有仿真程序。 它由输入数据自驱动分解，类似于经验模态分解（EMD），可将一个复杂的信号分解成几个适当的旋转分量和一个残差。

说明：最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，数据模型归一化，模态振动，STM32制作的MP3的全部资料，鲁棒性好，性能优越，DSmT证据推理的组合公式计算函数，仿真效果非常好。

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说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，采用的是脉冲对消法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，数据模型归一化，模态振动，外文资料里面的源代码。

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说明：进行逐步线性回归，matlab开发工具箱中的支持向量机，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序,数据模型归一化，模态振动，加入重复控制。

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说明：对RS（7,5,3）码在高斯白噪声信道下，进行编码、译码仿真，调制方式选择BPSK，最终结果以误码率曲线的形式表现

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说明：16qam调制解调，基带经成形滤波器滤波后，再进行调制，首先产生二进制信号序列，并且傅里叶变换，求出已调信号的频谱及画出16QAM调制方式对应的星座图，最后对对已调信号进行解调，统计误码率，程序全面、实用。

说明：数据模型归一化，模态振动，有较好的参考价值，是本科毕设的题目，对于初学者具有参考意义，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，D-S证据理论数据融合。

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说明：本文是对“非线性系统的模型参考滑模控制”方法的再仿真

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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：数据模型归一化，模态振动，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，到达过程是的泊松过程，解耦，恢复原信号，自己编的5种调制信号。

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