说明：本书广泛吸收统计学，神经网络，数据挖掘，机器学习，人工智能，群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中，全书共13章：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测试，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计，决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法...

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说明：利用自然梯度算法，多姿态，多角度，有不同光照,大学数值分析算法，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，数值分析的EULER法，是路径规划的实用方法。

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说明：topsis法是评价类模型中的常用方法。TOPSIS法根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，是在现有的对象中进行相对优劣的评价。TOPSIS法是一种逼近于理想解的排序法，该方法只要求各效用函数具有单调递增（或递减）性就行。TOPSIS法是多目标决策分析中一种常用的有效方法，又称为优...

说明：图像检索的查询和使用，利用SVM进行分类后，分类，朴素贝叶斯和决策树分类器性能的措施比较。

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说明：贝叶斯分类方法源于人类的日常生活，是最基础的一种分类方法。在数学上，它基于贝叶斯决策公式的计算来分类；在现实中，它基于人类对于分类的基本经验来完成分类。所谓分类的基本经验，就是远在使用机器来做模式识别之前，人类经常使用的“大概”概念，由人类加以总结之后形成了概率论的数学理论分支。

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说明：程序简单，注释详细，从初始化信源到交织编码、比特映射、插值滤波、上变频，通过高斯白噪声信道再到下变频、滤波抽取、判决、解交织，最后计算误码率，非常适合初学编码和通信系统的同学，尝试编写matlab程序来做仿真验证分析等

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说明：应用背景语音编码是现代语音的重要支撑技术之一通信系统，和非常低的语音编码算法的研究是一个重要的语音编码区的研究方向。本文涉及的关键技术的MELPe语音编码算法。在本文中，我试着完成下面的工作：（1）学习和实现语音增强算法。这种方法转换音频频域噪声的语音信号，然后根据树皮临界带宽，它将信号分为一组不互...

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说明：GSM中GMSK调制信号的产生，基于K均值的PSO聚类算法,抑制载波型差分相位调制，解耦，恢复原信号，计算两个矩阵之间的欧氏距离，加入重复控制。

说明：多传感器数据融合形成于上世纪80年代，目前已成为研究的热点。它不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。 多传感器数据融合比单一传感器信息有如下优点，即容错性、互补性、实时性、经济性，所以逐步得到推广应用。应用领域除...

说明：应用背景1. 掌握统计判别问题的含义，理解贝叶斯判别原理。 2. 编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序。 3. 观察各种因素对分类错误概率的影响。 关键技术模式识别的分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去， 统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一。贝叶斯判别原理是统计模式识...

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