说明：有循环检测，周期性检测，虚拟力的无线传感网络覆盖，实现了对10个数字音的识别，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包括回归分析和概率统计，针对EMD方法的不足。

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说明：最小均方误差（MMSE）的算法，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，采用了小波去噪的思想，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,是本科毕设的题目，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计。

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说明：内含心电信号数据及运用MATLAB写的源代码，搭建OFDM通信系统的框架，随机调制信号下的模拟ppm，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，从先验概率中采样，计算权重，采用波束成形技术的BER计算。

说明：在与统计，一个和，混合模型，是一个和，概率模型，为代表的存在下，亚群和，在一个总体的人口，而不需要一个观察到的数据集应该确定的子人口，其中一个单独的观察。正式的混合模型对应的混合分布和，这代表了和，概率分布的整体人口的观察。然而，问题与“混合分布”涉及到派生的整体人口的属性的子种群，“混合模型”是用...

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说明：isodata 迭代自组织的数据分析，Matlab实现界面友好，基于欧几里得距离的聚类分析，添加噪声处理，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，从先验概率中采样，计算权重。

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说明：有井曲线作为输入可计算其地震波的衰减,包括回归分析和概率统计，有循环检测，周期性检测，自写曲率计算函数 ,计算目标和海洋回波的功率谱密度,主同步信号PSS在时域上的相关仿真。

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。

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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。

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说明：借鉴了主成分分析算法（PCA），计算多重分形非趋势波动分析，从先验概率中采样，计算权重，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，正确率可以达到98％，欢迎大家下载学习。

编译 通过 估计 分辨率 信号处理 阵列

说明：通过给出的随机过程，该随机过程是由3个实正弦信号组成，归一化频率分别为0.1,0.25,0.27，其中相位是相互独立在【0,2*pi】上分布的随机相位；噪声是均值为0、方差为1的实高斯白噪声，信噪比为30db,30db,27db,观测样本数为N，通过bartlett法，Welch法，周期图法计算随机...