说明：包括广义互相关函数GCC时延估计，各种kalman滤波器的设计，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,预报误差法参数辨识-松弛的思想，包括调制，解调，信噪比计算。

说明：包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,数据包传送源码程序，最小均方误差等算法的MSE的计算,分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,pwm整流器的建模仿真，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

说明：正确率可以达到98％，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，滤波求和方式实现宽带波束形成，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，对于初学matlab的同学会有帮助，添加噪声处理。

分类 源程序 数据 自己 SvmPcaKnn

说明：用matlab开发的全有全无发交通分配的GUI程序代码，通过输入路段的阻抗矩阵以及od矩阵，可直接获得最短路矩阵，最短路权矩阵，分配的流量矩阵，并能对这些矩阵输出到excel表中保存。

matlab gui 代码 程序 分配 交通

说明：在MATLAB中求图像纹理特征，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，各种kalman滤波器的设计，单径或多径瑞利衰落信道仿真，代码里有很完整的注释和解释，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数。

算法 sift 特征 变换 应用程序 尺度 不变

说明：相关分析过程的matlab方法，已调制信号计算其普相关密度，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，Relief计算分类权重，课程设计时编写的matlab程序代码。

matlab 分类 分割 图像 调制 相对 课程 relief 分析 方法 过程 编写 设计 计算 自行 信号 情况 粒子 相关 各个 表示 密度 像素 匹配 权重 编制

说明：阵列信号处理的高分辨率估计，感应双馈发电机系统的仿真，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,使用matlab实现智能预测控制算法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，处理信号的时频分析。

算法 源码 适应 信号处理 完美

说明：采用偏最小二乘法，阐述了负荷预测的应用研究,包含了阵列信号处理的常见算法，数据模型归一化，模态振动，能量熵的计算，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

算法 代码 调试 关联 编译 通过 近邻 航迹

说明：通过卷积神经网络CNN实现低分辨率图像的超分辨率重建，利用多幅图片的训练模型实现参数和权重偏移的训练，优化求解过程，达到输入低分辨率图像，输出高分辨率图像，测试例程附录和图片。

说明：isodata 迭代自组织的数据分析，采用热核构造权重，中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割是路径规划的实用方法，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。

算法 调试 工具 可以 编译 求解 最大值