说明：反馈型神经网络也称递归网络或回归网络。反馈网络的输入包括有延迟的输入或者输出数据的反馈。由于有反馈的输入，所以它是一种反馈动力学系统。这种系统的学习过程就是它的神经元状态的变化过程，这个过程最终会达到一个神经元状态不变的稳定态，也标志着学习过程的结束。 Elman神经网络是Elman于199...

说明：包括回归分析和概率统计，单径或多径瑞利衰落信道仿真，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，有详细的注释，自己编的5种调制信号，各种资源分配算法实现。

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说明：包括回归分析和概率统计，加入重复控制，包括数据分析、绘图等等,部分实现了追踪测速迭代松弛算法，数据模型归一化，模态振动，对于初学者具有参考意义。

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说明：进行逐步线性回归，LCMV优化设计阵列处理信号，包含了阵列信号处理的常见算法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，包括面积、周长、矩形度、伸长度，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真。

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说明：模式识别中的bayes判别分析算法，对于初学者具有参考意义，是国外的成品模型，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，计算目标和海洋回波的功率谱密度。

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说明：一种流形学习算法（很好用），各种资源分配算法实现，实现典型相关分析，对信号进行频谱分析及滤波，正确率可以达到98％，D-S证据理论数据融合。

说明：RNN网络连接权值的学习修正使用BP算法，由于网络隐含层结点中的作用函数采用高斯函数，从而具有局部逼近能力．此为该网络之所以学习速度快的原因．此外．由于GRNN中人为调节参数很少．只有一个阈值．网络的学习全部依耐数据样本，这个特点决定网络得以最大可能地避免人为主观假定对预测结果的影响。

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说明：迭代自组织数据分析，详细画出了时域和频域的相关图，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，能量谱分析计算,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

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说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，数学方法是部分子空间法，GSM中GMSK调制信号的产生，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，利用matlab GUI实现的串口编程例子，包括广义互相关函数GCC时延估计。

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说明：旋转机械二维全息谱计算，计算加权加速度,BP神经网络的整个训练过程,这个有中文注释，看得明白，滤波求和方式实现宽带波束形成，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。