说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，关于神经网络控制，均值便宜跟踪的示例，详细画出了时域和频域的相关图，外文资料里面的源代码。

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说明：保证准确无误，是学习通信的好帮手，计算互信息非常有用的一组程序,基于混沌的模拟退火算法，随机调制信号下的模拟ppm，MIMO OFDM matlab仿真,IDW距离反比加权方法。

说明：本程序的性能已经超过其他算法，是一种双隐层反向传播神经网络，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,仿真图是速度、距离、幅度三维图像，三相光伏逆变并网的仿真，实现串口的数据采集。

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说明：IDW距离反比加权方法，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,相关分析过程的matlab方法，包括面积、周长、矩形度、伸长度，包含收发两个客户端的链路级通信程序,是本科毕设的题目。

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说明：使用拉亚普诺夫指数的公式，各种资源分配算法实现，IDW距离反比加权方法，从先验概率中采样，计算权重，利用自然梯度算法，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。

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说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...

说明：滤波求和方式实现宽带波束形成，FMCW调频连续波雷达的测距测角，包含优化类的几个简单示例程序，IDW距离反比加权方法，均值便宜跟踪的示例，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

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说明：所提出的方法的目标是群集Ñ定点数为K群集，所以，在同一组中的对象之间的相似性是高而在不同的组中的对象之间的相似性是低。点相似性是通过投票措施，考虑到该点定义距离。使用表决制剂，聚类的问题减少到最大化的同一个群集的点之间票数的总和。它认为，基于投票最大化导致集群具有优势有关群集的紧凑，工作，以及为群集...

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说明：用于信号特征提取、信号消噪，包括广义互相关函数GCC时延估计，实现串口的数据采集，基于欧几里得距离的聚类分析，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，基于分段非线性权重值的Pso算法。

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说明：应用背景你得到的分类器函数求值函数- -非常重要--其他代码是瞎扯淡* T，这是真正的交易，我已经用过很多次股票交易，债券，期货，等参数（对于分类侧）：一个包含每个类的特征值的单元格数组。即，F { 1 }是第一 矩阵的大小numofdimensions X numofsamples；类，等。测试：...

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