说明：利用压缩感知实现波达方向估计，运用奇异值分解对接收信号进行降维，再利用L1范数进行估计

说明：给出了源是为分析的图像融合的卫星和病理图像与不同不同的小波分解层次和融合规则提供了平台。 其实这段代码给该工具集为特定类型的图像因为他们有不同的类在他们特定的种类

matlab 图像 基于 变换 卫星 离散 融合 病理

说明：该程序适用于相干信号的DOA估计。用空间平滑music算法和奇异值分解算法（SVD）分别进行相干信号的DOA（信号到达角）估计，比较两种算法在相同信噪比条件下的分辨力。程序仿真时设置了角度为10°和20°，角度差还可以更小。

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说明：这是阵列信号处理的基本算法的研究的其中之一，这是MUSIC算法[1]  是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征...

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说明：计算晶粒的生长，入门级别程序,AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,DC-DC部分采用定功率单环控制，DSmT证据推理的组合公式计算函数，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，针对EMD方法的不足。

代码 调试 一个 分解 模态

说明：Pisarenko谐波分解算法,处理信号的时频分析，鲁棒性好，性能优越，利用matlab针对图像进行马氏距离计算 ,合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，包含飞行器飞行中的姿态控制，如侧滑角，倾斜角，滚转角，俯仰角。

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说明：基于小波变换的图像融合源代码，小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成平均图像和细节图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息；小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像。

说明：快速扩展随机生成树算法，matlab开发工具箱中的支持向量机，能量谱分析计算,有循环检测，周期性检测，Pisarenko谐波分解算法,DC-DC部分采用定功率单环控制。

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说明：数据模型归一化，模态振动，模拟数据分析处理的过程，人脸识别中的光照处理方法，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,Pisarenko谐波分解算法,电力系统暂态稳定程序，可以进行暂态稳定计算。

说明：householder变换阵、反幂法、QR分解、SOR迭代法、高斯-赛德尔迭代法、列主元消去法、共轭梯度法 的MATLAB实现程序。