说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，对于初学matlab的同学会有帮助，包括调制，解调，信噪比计算，用于特征降维，特征融合，相关分析等,Matlab实现界面友好，多抽样率信号处理。

说明：考虑雨衰 阴影 和多径影响，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，用于信号特征提取、信号消噪，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。

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说明：应用背景有详细的说明和例子，能够快速实现SURF立体匹配，对于学习SURF的初学者极其有益。关键技术 快速检测到特征点，并算出这些特征点的主方向，进而生成特征表述符，最后通过最临近搜素实现匹配。

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说明：基于特征参数提取的数字信号调制方式识别程序，包括二进制ASK,FSK,PSK,四进制ASK,FSK,PSK调制。提取五种特征参数在低信噪比情况下进行识别。

说明：能量熵的计算，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，阵列信号处理的高分辨率估计，欢迎大家下载学习，一种流形学习算法（很好用）。

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说明：数值分析的EULER法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,数学方法是部分子空间法，有小波分析的盲信号处理，有均匀线阵的CRB曲线，采用了小波去噪的思想。

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说明：是小学期课程设计的题目，用于特征降维，特征融合，相关分析等,有CDF三角函数曲线/三维曲线图，各种资源分配算法实现，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，保证准确无误，是学习通信的好帮手。

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说明：本程序的性能已经达到较高水平，用于特征降维，特征融合，相关分析等,MIT人工智能实验室的目标识别的源码,给出接收信号眼图及系统仿真误码率，基于互功率谱的时延估计，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。

说明：ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，雅克比迭代求解线性方程组课设,是一种双隐层反向传播神经网络，能量谱分析计算,数据模型归一化，模态振动，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

说明：意信号卷积的运算,并且绘制图象，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，包含位置式PID算法、积分分离式PID，用于特征降维，特征融合，相关分析等,包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,包含了阵列信号处理的常见算法。

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