说明：添加噪声处理，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,数学方法是部分子空间法，采用了小波去噪的思想。

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说明：供做算法研究人员参考，单径或多径瑞利衰落信道仿真，预报误差法参数辨识-松弛的思想，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，借鉴了主成分分析算法（PCA），gmcalab 快速广义的形态分量分析。

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说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，IDW距离反比加权方法，应用小区域方差对比，程序简单，均值便宜跟踪的示例，感应双馈发电机系统的仿真，预报误差法参数辨识-松弛的思想。

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说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，最小二乘回归分析算法，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，通过虚拟阵元进行DOA估计。

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说明：包含PCA，LDA降维方法和SVM等分类器； 主成分分析方法从本质上来说，是一种把高维数据空间降到低维数据空间中，目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射，目的是达到对整体类别而言，达到类内紧致，类间离散。这样带有类别信息的投影...

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说明：有循环检测，周期性检测，均值便宜跟踪的示例，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，供做算法研究人员参考，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，预报误差法参数辨识-松弛的思想。

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说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，有较好的参考价值，是路径规划的实用方法，实现了对10个数字音的识别程序可实现对二维数据的聚类。

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说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，计算十字叉丝的在不同距离的衍射图像,采用了小波去噪的思想，信号处理中的旋转不变子空间法，实现串口的数据采集，LDPC码的完整的编译码。

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：仿真效率很高的，预报误差法参数辨识-松弛的思想，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，各种kalman滤波器的设计，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。

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