说明：K近邻算法。是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

K. knn

说明：此文件是Weifeng Liu等编著《Kernel Adaptive Filtering A Comprehensive Introduction》一书的源代码。对应书上每一章节。是学习Kernel adaptive filter的不二选择。

extended-rls kernel-adaptive LS-channel-estimate Kernel--adaptive KLMS

说明：有详细的注释，多目标跟踪的粒子滤波器，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，解耦，恢复原信号，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，保证准确无误，是学习通信的好帮手，重要参数的提取。

谐波参数 kaiser

说明：有详细的注释，数值分析的EULER法，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，采用波束成形技术的BER计算，包括脚本文件和函数文件形式，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。d simulation analysis.)

FFT波束成形 双谱-特征 kaiser

说明：两个l1准则下的噪声干扰信号压缩感知重构举例，两个例子的稀疏矩阵均为DCT矩阵，而观测矩阵分别采用单位阵和随机矩阵，有详细的步骤和使用方法，适用于初步的学习压缩感知方法。

l1-norm DCT重构 观测矩阵 压缩感知-噪声 稀疏---l1

说明：即插即用算法的相关程序，1利用低秩+自适应（学习）字典稀疏分解从k-t空间测量值重建动态磁共振图像的LASSI.m-MATLAB函数。2m-MATLAB函数，通过使用块坐标下降算法（见上文[3]和[4]），从重塑字典列上具有秩约束（上界）的信号或图像块中学习合成字典。

共振稀疏分解 低秩稀疏matlab K. 即插即用-MATLAB

说明：基于LMS算法的变换域的源程序，里面给出了学习曲线，迭代后的输出曲线

LMS学习曲线 变换域-lms lms迭代曲线 lms-学习曲线 变换域---LMS

说明：鲸鱼算法的基础上 加上levy飞行算法！！！！优化了速度 学习用

levy鲸鱼算法 鲸鱼算法优化 Whale 鲸鱼算法 优化鲸鱼算法

说明：适用于任意混沌系统的李雅普诺夫指数计算方法，值得借鉴

李雅普诺夫指数 混沌

说明：关于系统卷积码的编码和解码，卷积码为（5,7）码，译码方法为BCJR，过程具体，可以作为学习之用

卷积码--matlab 卷积码BCJR 系统卷积码 卷积码 卷积码BCJR译码