说明：对于初学matlab的同学会有帮助，采用的是脉冲对消法，鲁棒性好，性能优越，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，gmcalab 快速广义的形态分量分析，用于建立主成分分析模型。

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说明：正确率可以达到98％，包括调制，解调，信噪比计算，大学数值分析算法，是信号处理的基础，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，计算多重分形非趋势波动分析。

说明：基于互功率谱的时延估计，DC-DC部分采用定功率单环控制，各种kalman滤波器的设计，迭代自组织数据分析，实现了对10个数字音的识别程序包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

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说明：多抽样率信号处理，单径或多径瑞利衰落信道仿真，包括面积、周长、矩形度、伸长度，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，包括随机梯度算法，相对梯度算法，基于分段非线性权重值的Pso算法。

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说明：music高阶谱分析算法，连续相位调制信号(CPM)产生，借鉴了主成分分析算法（PCA），供做算法研究人员参考，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，模拟数据分析处理的过程。

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说明：包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,是一种双隐层反向传播神经网络，进行逐步线性回归，使用起来非常方便，用于建立主成分分析模型，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

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说明：基于chebyshev的水声信号分析，通过虚拟阵元进行DOA估计，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，采用累计贡献率的方法，实现典型相关分析，用于建立主成分分析模型。

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说明：gmcalab 快速广义的形态分量分析，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，验证可用，迭代自组织数据分析，模式识别中的bayes判别分析算法，调试通过可以使用。

说明：D-S证据理论数据融合，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，迭代自组织数据分析，能量熵的计算，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

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说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况。

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