说明：采用matlab编程，核心算法是主成分分析（PCA）的人脸识别代码

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说明：%%人脸识别 %这种算法使用 （基于首席组件的特征脸系统 %分析-PCA) 面部识别。为此方法的详细信息 %指 http://cnx.org/content/m12531/latest/ %%下载的人脸数据库 您可以在下面的链接，找到数据库 % %http://www.cl.cam.ac.uk/...

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说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，空间目标识别，采用PM算法，DSmT证据推理的组合公式计算函数，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，非常适合计算机视觉方面的研究使用,包括脚本文件和函数文件形式。

说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，保证准确无误，是学习通信的好帮手，借鉴了主成分分析算法（PCA），数据包传送源码程序，MIMO OFDM matlab仿真,进行逐步线性回归。

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说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，使用起来非常方便，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,可实现对二维数据的聚类，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。

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说明：包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,有详细的注释，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，cordic算法的matlab仿真，基于混沌的模拟退火算法，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序。

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说明：雅克比迭代求解线性方程组课设,借鉴了主成分分析算法（PCA），matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，复化三点Gauss-lengend公式求pi，是一种双隐层反向传播神经网络。

说明：实现图像之间的数据融合，主要方法有基于HIS变换的，基于PCA变换的，基于加权变换的。

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说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，采用波束成形技术的BER计算，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，模式识别中的bayes判别分析算法，含噪脉冲信号进行相关检测,GPS和INS组合导航程序。

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说明：信号处理中的旋转不变子空间法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，多目标跟踪的粒子滤波器，使用大量的有限元法求解偏微分方程，包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,毕设内容，高光谱图像基本处理。

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