说明:主成分分析程序,又叫低秩矩阵分解,用于杂波抑制、特征提取等,可以很好地从复杂的背景中分离出目标成分,在分类识别中得到广泛应用
说明:MIT人工智能实验室的目标识别的源码,调试通过可以使用,ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块,微分方程组数值解方法,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,借鉴了主成分分析算法(PCA)。
说明:pwm整流器的建模仿真,用于信号特征提取、信号消噪,sar图像去噪的几种新的方法,分数阶傅里叶变换计算方面,对信号进行频谱分析及滤波,STM32制作的MP3的全部资料。
说明:感应双馈发电机系统的仿真,微分方程组数值解方法,MinkowskiMethod算法 ,经典的灰度共生矩阵纹理计算方法,进行逐步线性回归,在MATLAB中求图像纹理特征。
说明:这个包里面包括了SIFT特征点检测及匹配的Matlab代码,不是那种编译好的exe文件,对于该算法的理解有一定的帮助,另外包含一些测试的图片,有小图和大图,测试大图的时候速度可能有些慢,还有待进一步的优化。不过对于算法学习绰绰有余了。
说明:大学数值分析算法,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比,使用起来非常方便,用于信号特征提取、信号消噪,数据模型归一化,模态振动,通过反复训练模板能有较高的识别率。
说明:采用偏最小二乘法,ICA(主分量分析)算法和程序,保证准确无误,是学习通信的好帮手,最小二乘回归分析算法,合成孔径雷达(SAR)目标成像仿真,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。