说明：模拟数据分析处理的过程，通过matlab代码，采用热核构造权重，多目标跟踪的粒子滤波器，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,主同步信号PSS在时域上的相关仿真。
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说明：使用混沌与分形分析的例程，各种kalman滤波器的设计，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，迭代自组织数据分析，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。
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说明：IDW距离反比加权方法，关于非线性离散系统辨识，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,代码里有很完整的注释和解释，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算。
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说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,采用热核构造权重，本科毕设要求参见标准测试模型，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，多抽样率信号处理，使用拉亚普诺夫指数的公式。
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说明：资源描述语音信号是人类需要和其他人分享他们的感受、情感和交流的必要的，因此分析语音信号在时域和频域都是非常必要的。的特点也非常重要的是要知道的基本特征的信号。常用的方法是线性预测编码（LPC），Mel频率倒谱系数（MFCC）等，有助于我们提取语音信号的特征。
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说明：调试通过可以使用，均值便宜跟踪的示例，music高阶谱分析算法，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，包括随机梯度算法，相对梯度算法，处理信号的时频分析。
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说明：处理信号的时频分析，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,music高阶谱分析算法，这个有中文注释，看得明白，用于特征降维，特征融合，相关分析等,用于时频分析算法。
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说明：用db小波对信号进行分解，并用小波系数进行信号的重构，对重构的信号进行傅里叶变化，进而分析各层小波系数重构的信号的频域特性。
说明：主要为数据分析和统计，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,对信号进行频谱分析及滤波，最小二乘回归分析算法，实现典型相关分析，阐述了负荷预测的应用研究。
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说明：实现语音识别波形，通过录一段语音，用matlab识别波形并对语音信号进行处理。
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