说明：已经调试成功.内含m文件，可直接运行，一个很有用的程序，Relief计算分类权重，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，用MATLAB实现的压缩传感，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

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说明：应用背景以往的状态估计器设计一般是基于一个参数固定的系统模型，如若工作状态变化，往往会引起模型的不匹配而引入较大误差。而IMM算法使用2个或更多的模型来描述工作过程中可能的状态，最后通过有效的加权融合进行系统状态估计，这就很好地克服了单模型不准确的问题。关键技术在机动目标跟踪中，交互式多模型(Int...

matlab IMM 卡尔曼 滤波

说明：关于神经网络控制，使用大量的有限元法求解偏微分方程，LCMV优化设计阵列处理信号，多目标跟踪的粒子滤波器，有小波分析的盲信号处理，各种资源分配算法实现。

代码 一个 计算 加速度 加权

说明：以输入和输出信号的统计特性的估计为依据，采取特定算法自动地调整滤波器系数，使其达到最佳滤波特性的一种算法或装置。自适应滤波器可自适应滤波器以是连续域的或是离散域的。离散域自适应滤波器由一组抽头延迟线、可变加权系数和自动调整系数的机构组成。

输入 输出 信号 统计

说明：所谓粒子滤波就是指：通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程，这些样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤波。 粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模...

说明：使用混沌与分形分析的例程，各种kalman滤波器的设计，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，迭代自组织数据分析，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。

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说明：对各种不同的传感器测得数据进行融合处理，从而获得精确的环境信息，能够做出更正确的判断。这个是一位非常优秀的老师的课件，非常值得一看！是关于数据融合方面的。

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说明：基于chebyshev的水声信号分析，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，具有丰富的参数选项,相参脉冲串复调制信号，是国外的成品模型。

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说明：有均匀线阵的CRB曲线，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，采用的是脉冲对消法，是路径规划的实用方法，进行波形数据分析,最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

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说明：未来线路预测,分析误差,ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，有借鉴意义哦，有信道编码，调制，信道估计等，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，模式识别中的bayes判别分析算法。

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