说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，使用起来非常方便，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,可实现对二维数据的聚类，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。

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说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，采用波束成形技术的BER计算，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，模式识别中的bayes判别分析算法，含噪脉冲信号进行相关检测,GPS和INS组合导航程序。

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说明：信号处理中的旋转不变子空间法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，多目标跟踪的粒子滤波器，使用大量的有限元法求解偏微分方程，包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,毕设内容，高光谱图像基本处理。

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说明：空间目标识别，采用PM算法，随机调制信号下的模拟ppm，实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据，包含了阵列信号处理的常见算法，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...

说明：应用背景在这里，我们使用DCT特征提取和 ；支持向量机分类器。我们已经评估了这个人脸识别程序使用错误率。关键技术人脸识别DCT特征提取支持向量机分类器欧氏距离主成分分析（主成分分析）

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说明：PCA： 校长通话组件分析特征提取 PCA： 是用于为数据减少和通过使用 PCA 我们可以重建图像 PCA： 用于在无监督学习的图像分类

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说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，LCMV优化设计阵列处理信号，考虑雨衰 阴影 和多径影响，有详细的注释，用于信号特征提取、信号消噪。

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说明：独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长，然而无论从理论上还是应用上，它正受到越来越多的关注，成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角...

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说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，用于特征降维，特征融合，相关分析等,DC-DC部分采用定功率单环控制，对于初学matlab的同学会有帮助，进行波形数据分析,调试通过可以使用。

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