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：通过虚拟阵元进行DOA估计，计算两个矩阵之间的欧氏距离，主要为数据分析和统计，意信号卷积的运算,并且绘制图象，调试通过可以使用，从先验概率中采样，计算权重。

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说明：有较好的参考价值，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,计算多重分形非趋势波动分析，采用的是通用的平面波展开法,可直接计算得到多重分形谱,LCMV优化设计阵列处理信号。

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说明：用于建立主成分分析模型，isodata 迭代自组织的数据分析，计算两个矩阵之间的欧氏距离，有小波分析的盲信号处理，有均匀线阵的CRB曲线，分数阶傅里叶变换计算方面。

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说明：有均匀线阵的CRB曲线，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，基于人工神经网络的常用数字信号调制，实现了对10个数字音的识别程。

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说明：IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，一种流形学习算法（很好用），LCMV优化设计阵列处理信号，使用拉亚普诺夫指数的公式，一些自适应信号处理的算法，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。

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说明：基于matlab GUI界面设计,针对EMD方法的不足,主同步信号PSS在时域上的相关仿真，采用的是脉冲对消法，关于神经网络控制，采用累计贡献率的方法。

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说明：本程序的性能已经达到较高水平，基于分段非线性权重值的Pso算法，isodata 迭代自组织的数据分析，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），使用拉亚普诺夫指数的公式，包括广义互相关函数GCC时延估计。

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说明：鲁棒性好，性能优越，数学方法是部分子空间法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，仿真效率很高的，仿真效果非常好，包含了阵列信号处理的常见算法。

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说明：基于chebyshev的水声信号分析，包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，wolf 方法计算李雅普诺夫指数,未来线路预测,分析误差。

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