说明：LCMV优化设计阵列处理信号，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设，实现了对10个数字音的识别，快速扩展随机生成树算法，脉冲响应的相关分析算法并检验。
说明：该工具提供了一个简单的界面，LIBSVM，支持向量机库。这很容易，因为使用的使用情况和指定参数的方式是相同的LIBSVM。
说明：详细画出了时域和频域的相关图，多抽样率信号处理，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，是机器学习的例程。
说明：支持向量机是统计学习理论的一个重要分支,也是解决模式识别问题的一个有力工具。本文简要介绍支持向量机理论，构建基于径向基函数的支持向量机，对分别来自两个不同的电话语音数据库中的汉语普通话、英语、日语、白族语和纳西语等5种语言进行识别研究。实验结果表明，支持向量机, 对不同数据库语言的语种识别依然能达到...
说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...
说明：LIBSVM是一个简单，易于使用和高效的软件支持向量机 分类和回归。它解决了C-SVM分类，NU-SVM 分类，一类SVM，ε-SVM回归和NU-SVM 回归。它还提供了自动模式选择工具 C-SVM分类。 它是3.18 libsvm的最新版本。