说明：这是一个演示为 2D 功能 ；对于更高的维度，您应该使用 fa_ndim.m 或 fa_mincon.m 参数选择： 伽马应与尺度。否则，足总的效率会显著降低是因为 beta 术语可能太小。 同样，阿尔法也应该被连接具鳞片，步骤应该不太大或太小，经常 步骤是大约 1/10 到 1/100 的域大小。...

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说明：利用K近邻算法实现模式识别的一个小demo。对测试数据集做预处理，与训练数据集做K近邻匹配；使用5折的循环匹配；并对高维数据进行PCA降维以防止过拟合。

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说明：基于遗传算法和距离的特征选择，用于人工智能和模式识别，进行降维

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说明：数值分析的EULER法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,数学方法是部分子空间法，有小波分析的盲信号处理，有均匀线阵的CRB曲线，采用了小波去噪的思想。

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说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，关于神经网络控制，均值便宜跟踪的示例，详细画出了时域和频域的相关图，外文资料里面的源代码。

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说明：给出接收信号眼图及系统仿真误码率，基于matlab GUI界面设计,最小均方误差等算法的MSE的计算,数据包传送源码程序，用于特征降维，特征融合，相关分析等,进行波形数据分析。

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说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，使用大量的有限元法求解偏微分方程，基于负熵最大的独立分量分析。

说明：采用热核构造权重，用于特征降维，特征融合，相关分析等,matlab编写的元胞自动机，最小均方误差（MMSE）的算法，包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,正确率可以达到98％。

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。

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说明：意信号卷积的运算,并且绘制图象，用于特征降维，特征融合，相关分析等,包括脚本文件和函数文件形式，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，是一种双隐层反向传播神经网络，模拟数据分析处理的过程。

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