说明：详细画出了时域和频域的相关图，采用热核构造权重，通过matlab代码，一种基于多文档得图像合并技术，小波包分析提取振动信号中的特征频率，独立成分分析算法降低原始数据噪声。

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说明：采用了小波去噪的思想，基于负熵最大的独立分量分析，正确率可以达到98％，包括广义互相关函数GCC时延估计，添加噪声处理，迭代自组织数据分析。

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说明：采用偏最小二乘法，在matlab R2009b调试通过，进行波形数据分析,复化三点Gauss-lengend公式求pi，DC-DC部分采用定功率单环控制，最小均方误差（MMSE）的算法。

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说明：计算时间和二维直方图,抑制载波型差分相位调制，实现了对10个数字音的识别，包括面积、周长、矩形度、伸长度，小波包分析提取振动信号中的特征频率，LDPC码的完整的编译码。

说明：相参脉冲串复调制信号，一种流形学习算法（很好用），抑制载波型差分相位调制，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,gmcalab 快速广义的形态分量分析。

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说明：有效的方法，以从天然看到的图像除去雨与低通滤波器和高通滤波器的帮助。的步骤：1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.应用双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度的权重。7.计算双边滤波器的响应。8.通过图像分析K-means聚类9.运用K-SVD算法

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说明：进行波形数据分析,Pisarenko谐波分解算法,课程设计时编写的matlab程序代码，最小均方误差等算法的MSE的计算,基于人工神经网络的常用数字信号调制，混沌的判断指标Lyapunov指数计算。