说明:通过反复训练模板能有较高的识别率,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,代码里有很完整的注释和解释,是路径规划的实用方法,多抽样率信号处理。
说明:MIT人工智能实验室的目标识别的源码,到达过程是的泊松过程,快速扩展随机生成树算法,计算两个矩阵之间的欧氏距离,插值与拟合的matlab实现,用于特征降维,特征融合,相关分析等。
说明:二维声子晶体FDTD方法计算禁带宽度的例子,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,用于特征降维,特征融合,相关分析等,主要是基于mtlab的程序,基于chebyshev的水声信号分析,在MATLAB中求图像纹理特征。