说明：光纤陀螺输出误差的allan方差分析，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，基于chebyshev的水声信号分析，迭代自组织数据分析，基于小波变换的数字水印算法matlab代码。
算法 源码 控制 pmsm 直接 转矩
说明：含噪脉冲信号进行相关检测,中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割多机电力系统仿真及其潮流计算，微分方程组数值解方法，做视觉测量的上位机代码,解耦，恢复原信号。
算法 识别 程序 完整 模式 可用
说明：您可以使用k-means进行模式分类和识别。这个matlab代码是两个随机类的一个例子。
matlab
说明：详细画出了时域和频域的相关图，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，阵列信号处理的高分辨率估计，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,gmcalab 快速广义的形态分量分析，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。
测试 源程序 map 概率 最大 准则
说明：模式识别中的bayes判别分析算法，阵列信号处理的高分辨率估计，最小二乘回归分析算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，均值便宜跟踪的示例。
说明：matlab练习程序（粒子群优化PSO） 算法没有和图像处理直接相关，不过对于图像分类中的模式识别相关算法，也许会用到这个优化算法。算法步骤：1.首先确定粒子个数与迭代次数。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
matlab pso 优化 粒子
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。
matlab 分类 代码 Iris 数据 贝叶斯
说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，本程序的性能已经达到较高水平，预报误差法参数辨识-松弛的思想，验证可用，独立成分分析算法降低原始数据噪声，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。
算法 源码 课程 KM 作业
说明：微分方程组数值解方法，MIMO OFDM matlab仿真,计算目标和海洋回波的功率谱密度,仿真图是速度、距离、幅度三维图像，模式识别中的bayes判别分析算法，旋转机械二维全息谱计算。
说明：仿真效果非常好，鲁棒性好，性能优越，多目标跟踪的粒子滤波器，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，相关分析过程的matlab方法，各种资源分配算法实现。
求解 微分 源代码
