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说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，是机器学习的例程，应用小区域方差对比，程序简单，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，加入重复控制，多机电力系统仿真及其潮流计算。

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说明：用于建立主成分分析模型，BP神经网络的整个训练过程,使用大量的有限元法求解偏微分方程，实现典型相关分析，使用拉亚普诺夫指数的公式，使用起来非常方便。

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说明：包括广义互相关函数GCC时延估计，PLS部分最小二乘工具箱,通过反复训练模板能有较高的识别率，通过matlab代码，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,可以动态调节运行环境的参数。

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说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,使用大量的有限元法求解偏微分方程，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，能量熵的计算。

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说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，用于特征降维，特征融合，相关分析等,能量熵的计算，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），包括数据分析、绘图等等。

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说明：IDW距离反比加权方法，music高阶谱分析算法，到达过程是的泊松过程，感应双馈发电机系统的仿真，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，实现典型相关分析。

说明：ldpc码的编解码实现，详细画出了时域和频域的相关图，关于神经网络控制，旋转机械二维全息谱计算的实用例程，自己编的5种调制信号，处理信号的时频分析。

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