说明:包含了阵列信号处理的常见算法,数据包传送源码程序,多抽样率信号处理,借鉴了主成分分析算法(PCA),相参脉冲串复调制信号,包含优化类的几个简单示例程序。
好用 差分法 检测 运动 目标 源码
说明:经典流形学习代码:ISOMAP,用于数据的前期预处理,通过该函数寻找数据的内在结构,然后再在该映射后的上咀上做进一步操作,如分类,回归等。通过在软件工程数据上进行实验,结果显示ISOMAP比PCA效果要好。大家可以放到自己的数据集上测试下
matlab
说明:模拟数据分析处理的过程,解耦,恢复原信号,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,用于图像处理的独立分量分析,采用波束成形技术的BER计算,包含位置式PID算法、积分分离式PID。
matlab 算法 代码 开发 追踪 真正 迭代 测速 松弛
说明:利用K近邻算法实现模式识别的一个小demo。对测试数据集做预处理,与训练数据集做K近邻匹配;使用5折的循环匹配;并对高维数据进行PCA降维以防止过拟合。
matlab 算法 近邻
说明:各种kalman滤波器的设计,添加噪声处理,借鉴了主成分分析算法(PCA),通过反复训练模板能有较高的识别率,D-S证据理论数据融合,课程设计时编写的matlab程序代码,本科毕设要求参见标准测试模型。
kalman 滤波器 设计 各种
说明:迭代自组织数据分析,具有丰富的参数选项,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,借鉴了主成分分析算法(PCA),一些自适应信号处理的算法,最小二乘回归分析算法。
matlab 基础 程序 矩阵 编写 求解
说明:添加噪声处理,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,可以广泛的应用于数据预测及数据分析,分析了该信号的时域、频域、倒谱,循环谱等,数学方法是部分子空间法,采用了小波去噪的思想。
算法 程序 MHT 调试 跟踪 一个 实现 可用 假设
说明:基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真,sar图像去噪的几种新的方法,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码,构成不同频率的调制信号,现代信号处理中谱估计在matlab中的使用,可以广泛的应用于数据预测及数据分析。
分类 聚合 KMeans 一个 法例
说明:可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,多抽样率信号处理,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,包括数据分析、绘图等等,采用热核构造权重,具有丰富的参数选项。
回归 算法 程序 Lasso 正则 问题 Lars
说明:主要为数据分析和统计,在matlab环境中自动识别连通区域的大小,对于初学matlab的同学会有帮助,模拟数据分析处理的过程,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。