说明：基于matlab的ldpc码译码算法的仿真比较，包括BF、WBF，IWBF，IRRWBF四类算法的性能分析。

LDPC译码算法 LDPC译码比较 WBF译码matlab bf ldpc--bf

说明：随机调制信号下的模拟ppm，连续相位调制信号(CPM)产生，相关分析过程的matlab方法，本程序的性能已经超过其他算法，有信道编码，调制，信道估计等，多抽样率信号处理。

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说明：线性调频脉冲压缩的Matlab程序,脉冲响应的相关分析算法并检验，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，有详细的注释。

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说明：信号维数的估计，通过matlab代码，有借鉴意义哦，Relief计算分类权重，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，验证可用。

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说明：kmeans聚类图像分析 可用于图像的分割，效果比较好

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说明：预测分类，很赞 ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重 [2]。 传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向...

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说明：使用c-均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析，随机选择三个初始聚类中心，经过多次迭代，最终将150个样本分为三类。

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说明：资源描述模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类，基于此，本程序采用结合模糊聚类和广义神经网路回归的聚类算法对入侵数据进行了分类，并通过仿真实验验证了算法可行性。

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说明：应用背景isodata聚类算法可以通过类的自动合并与分裂，得到较为合理的类型数目c。它的聚类效果相比于c-均值算法而言具有更好的聚类效果，实现过程更为复杂。适用于聚类各种场合。关键技术 isodata聚类算法中，起始聚合中心的选取对聚类过程和结果都有较大的影响，如果选择的好，则算法的收敛速度快，聚类...

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说明：贝叶斯分类方法源于人类的日常生活，是最基础的一种分类方法。在数学上，它基于贝叶斯决策公式的计算来分类；在现实中，它基于人类对于分类的基本经验来完成分类。所谓分类的基本经验，就是远在使用机器来做模式识别之前，人类经常使用的“大概”概念，由人类加以总结之后形成了概率论的数学理论分支。

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