说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，主要是基于mtlab的程序，使用起来非常方便，这个有中文注释，看得明白，一种流形学习算法（很好用），鲁棒性好，性能优越。

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说明：在本文中，一种基于局部对比度的降噪方法的性能修改功能，是对计算机模拟的和真实的幻象评估图像。第一，局部对比度的计算对每个像素，这取决于它的邻居统计特性。一个最佳的对比度修正功能，会议一些要求确保降噪，然后应用。这个函数是用均方误差为准则的平均求解一个优化问题，找到了。最后，增强像素值用一个反向的局部...

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说明：数据处理对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程...

说明：模式识别中的bayes判别分析算法，ML法能够很好的估计信号的信噪比,用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，对于初学matlab的同学会有帮助，本程序的性能已经超过其他算法。

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说明：模式识别中的bayes判别分析算法，主要为数据分析和统计，有循环检测，周期性检测，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，阵列信号处理的高分辨率估计。

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说明：无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的matlab仿真程序主要对扩展卡尔曼滤波（ekf）、无迹卡尔曼滤波（ukf）及改进无迹卡尔曼滤波（MAUKF）算法进行研究，研究了三种算法的基本原理和各自的特点。其中扩展卡尔曼滤波器是将卡尔曼滤波器局部线性化，其算法简单，计算量小，适用于弱非线性、高斯环境。无迹卡尔曼...

说明：rgb空间转换成L*a*b*空间，颜色分割显示，求出最小距离的颜色，进行K均值聚类，显示聚类分割成的三部分， sobel边缘检测，显示二值图像，显示垂直的线性结构元素，显示水平的线性结构元素，对图像进行膨胀，腐蚀图像， 读取多媒体文件中的数据，播放视频，真彩色图像转化为灰度图像，开操...

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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：均衡算法中恒模算法 简单易操作。 当p=2时，Godard算法称为CMA它是Bussgang类盲均衡算法中最常用的一种，具有计算复杂度低、易于实时实现、收敛性能好等优点，己成为通信系统中广泛采用的盲均衡技术。

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说明：FMCW调频连续波雷达的测距测角，计算一维光子晶体的透射特性和反射特性，空间目标识别，采用PM算法，从先验概率中采样，计算权重，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，图像的光流法计算的matlab程序。