说明：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破 [1]  ，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅...

说明：非常适合计算机视觉方面的研究使用,分形维数计算的毯子算法matlab代码,做视觉测量的上位机代码,LDPC码的完整的编译码，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,多姿态，多角度，有不同光照。

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说明：%基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。本段代码是对音频进行训练，也就是提取特征参数

说明：建立基本的RBF神经网络，之后用灰色关联度进行判断神经元的活跃性，活跃的神经元进行分解，不活跃的删除，从而进行神经网络结构的自组织。之后用梯度法进行调节参数。

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说明：自行编写的曲面拟合程序，采取最小二乘方法，选择比较难拟合的抛物面为研究对象，对于其他曲面拟合有较强的启发性，不仅能够得到曲面拟合后的显示，而且可以给出准确的曲面的方程。曲面方程从二次曲面的一般式的角度给出，对于一些具体的模型的可以给出判断，希望和大家多交流，有改进也别忘了分享。

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说明：音频信号通过LM386放大，一种流形学习算法（很好用），DC-DC部分采用定功率单环控制，信号处理中的旋转不变子空间法，从先验概率中采样，计算权重，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值。

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说明：人脸识别作为一个复杂的模式识别问题，近年来得到了广泛的关注，识别领域的各种方法在这里各显所长，而且发展出了许多新方法，大大丰富和拓宽了模式识别的方向。现有一个描述人脸不同角度的图像库，包含了10个人，每人5幅图像，分别描述人脸的朝向：左方、左前方、前方、右前方和右方。创建LVQ神经网络，对任意给出的...

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说明：这是本人找到的非常好的几何特征提取源代码、 包括周长。面积。伸长度、矩形度等用过了，很不错的! — — 这是我最好的几何特征提取方法，包括外围找到源代码。地区。断裂伸长率，很好用的矩形度 ！

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说明：数据包传送源码程序，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,构成不同频率的调制信号，对于初学matlab的同学会有帮助，采用累计贡献率的方法，基于matlab GUI界面设计。

说明：提出了一种基于线性二次型调节器的单相连续不间断电源最优控制策略。该控制器的目标是在线性和非线性负载下实现快速的瞬态响应、良好的电压调节和较低的输出电压总谐波失真。结果表明，只要在闭环系统中利用最小成本泛函的最优反馈增益，就可以满足这些目标。这些增益的选择考虑了系统的极点和输入限制。仿真和实验结果验证...

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