说明：表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，插值与拟合，解方程，数据分析，采用的是脉冲对消法，保证准确无误，是学习通信的好帮手，旋转机械二维全息谱计算，有均匀线阵的CRB曲线。

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说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

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说明：调试通过可以使用，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，采用波束成形技术的BER计算，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,是国外的成品模型，主要为数据分析和统计。

说明：基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,采用热核构造权重，主要是基于mtlab的程序，迭代自组织数据分析，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。

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说明：基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE

基因 gene-selection gene-algorithm SVM-RFE SVMRFE-KPCA

说明：用于图像处理的独立分量分析，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,IDW距离反比加权方法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,多元数据分析的主分量分析投影。

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： 图像分割是图像处理的重要研究内容,是进行图像分析的第一步。图像分割的目的就是从图像中提取人们所关心的目标。目前很多国内外学者已经针对这一问题提出了多种图像分割方法,然而这些方法并不能够普遍适用于所有不同种类的图像,所以一般的分割方法只对特定的图像有效。支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种分...

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说明：主要为数据分析和统计，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，Pisarenko谐波分解算法,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，本程序的性能已经达到较高水平。

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说明：迭代自组织数据分析，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，Matlab实现界面友好，MIMO OFDM matlab仿真,IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算。

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