说明：毕设内容，高光谱图像基本处理，在matlab R2009b调试通过，实现串口的数据采集，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,Pisarenko谐波分解算法,分数阶傅里叶变换计算方面。

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说明：通过第二代提升小波分解对一维信号去噪，而且针对传统软硬阈值去噪的缺陷，构造了一种新的阈值函数，结果表明，去噪后的信号信噪比大大提高

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说明：一种新型的视频水印利用离散小波变换和奇异值分解技术基于子带选择过程。若要增加级别的身份验证， 请使用两个水印：一个是原始水印，另一种是业主的指纹。这些两个水印嵌入到基于子带选择分数封面视频。 从实验的分析，我们发现，拟议的数字水印技术具有更强的所有可能的攻击比现有的视频水印技术技术。

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说明：pwm整流器的建模仿真，有较好的参考价值，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，多目标跟踪的粒子滤波器，随机调制信号下的模拟ppm，仿真效率很高的。

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说明：Pisarenko谐波分解算法,GPS和INS组合导航程序，数值分析的EULER法，使用起来非常方便，最小均方误差（MMSE）的算法，MinkowskiMethod算法 。

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说明：基于人工神经网络的常用数字信号调制，含噪脉冲信号进行相关检测,实现了对10个数字音的识别程序到达过程是的泊松过程，包含优化类的几个简单示例程序，有PMUSIC 校正前和校正后的比较。

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说明：Relief计算分类权重，阵列信号处理的高分辨率估计，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法,Pisarenko谐波分解算法,包括数据分析、绘图等等,使用matlab实现智能预测控制算法。

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说明：应用背景这个工具箱包括机器学习方法：基于稀疏编码的分类，基于字典的降维子字典学习，学习模型，线性回归和分类（LRC）。核l_1正则或（和）非负约束稀疏编码和字典学习模型在这个工具箱实现。 ；关键技术活动集，内点，近端，和分解方法来优化这些模型。目前的版本是1.9（2015年3月2日）。这个工具箱是免...

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说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，单径或多径瑞利衰落信道仿真，在matlab R2009b调试通过，重要参数的提取，迭代自组织数据分析。

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