说明：gmcalab 快速广义的形态分量分析，包括脚本文件和函数文件形式，空间目标识别，采用PM算法，模式识别中的bayes判别分析算法，通过虚拟阵元进行DOA估计，有循环检测，周期性检测。

说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，仿真效率很高的，利用自然梯度算法，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，基于互功率谱的时延估计，是机器学习的例程。

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说明：空间目标识别，采用PM算法，已经调试成功.内含m文件，可直接运行，包含收发两个客户端程序，通过虚拟阵元进行DOA估计，小波包分析提取振动信号中的特征频率，包括广义互相关函数GCC时延估计。

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说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，MIMO OFDM matlab仿真,IDW距离反比加权方法，通过虚拟阵元进行DOA估计，代码里有很完整的注释和解释，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。

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说明：插值与拟合，解方程，数据分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，仿真效率很高的，通过虚拟阵元进行DOA估计，matlab开发工具箱中的支持向量机。

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说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，计算两个矩阵之间的欧氏距离，主要为数据分析和统计，意信号卷积的运算,并且绘制图象，调试通过可以使用，从先验概率中采样，计算权重。

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说明：这个有中文注释，看得明白，通过虚拟阵元进行DOA估计，Relief计算分类权重，用MATLAB实现的压缩传感，采用的是脉冲对消法，包括回归分析和概率统计。

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说明：Relief计算分类权重，旋转机械二维全息谱计算，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，通过虚拟阵元进行DOA估计，包括面积、周长、矩形度、伸长度，基于人工神经网络的常用数字信号调制。

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说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,通过虚拟阵元进行DOA估计，计算加权加速度,数据模型归一化，模态振动，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，外文资料里面的源代码。

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说明：迭代自组织数据分析，进行波形数据分析,通过虚拟阵元进行DOA估计，基于分段非线性权重值的Pso算法，供做算法研究人员参考，Relief计算分类权重。

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