说明：采用SVM支持向量机，对5种故障进行分类诊断，程序可实现判断故障是否发生，并发生的故障类型进行诊断，根据故障数据分析故障类型，相比于传统神经网络算法具有更强的小样本数据分类能力。
说明： 为检验支持向量机非线性回归的泛化能力，BP神经网络有着很强的非线性拟合能力，能以任意精度逼近任意非线性连续函数，当然其前提条件是——神经网络构造适当并且训练充分。
说明：1， 自动去除导频，空子载波的simulink模块 2， 接下来是转二进制的模块（集成在解交织解卷积模型里，用一个Interger2Bit实现） 3， 然后是解交织解卷积模型―deconv. 负责解交织和解卷积 4， 再就是解RS解随机化模型―decode_new. 负责解RS解随机化 ...
说明：支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网...
说明：简单实用的支持向量机分类程序，包括自定义核函数的代码，适用于09以上版本。
说明：支持向量机的多分类，用布谷鸟算法的优化。