说明：基于互信息理论的最大相关排序算法，可应用于各领域的特征选择。

互信息-特征 feature-ranking 特征选择 互信息 特征选择-matlab

说明：应用背景该文件夹包含模式识别识别的8个程序， 1.Fisher分类算法 2.感知器算法 3.最小二乘算法 4.快速近邻算法 5.K-近邻法 6.剪辑近邻法和压缩近邻法 7.二叉决策树算法 各.m文件均为脚本程序，而非函数，可以很简单的将其改成函数形式 主要考虑到这只是演示，便于傻瓜...

matlab 算法 实现 统计 相关 学习方法

说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，用于建立主成分分析模型，包括广义互相关函数GCC时延估计，数学方法是部分子空间法，相关分析过程的matlab方法，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。

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说明：r=5时（级数为5），由抽取的方法产生m序列m序列优选对的产生，并计算了其自相关和互相关函数

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说明：kasami序列的生成，kasami序列的自相关和互相关特性的分析研究

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说明：MIMO OFDM matlab仿真,LDPC码的完整的编译码，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，阵列信号处理的高分辨率估计，含噪脉冲信号进行相关检测,包括广义互相关函数GCC时延估计。

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说明：伪随机码生成代码，包括m序列，gold序列，kasami序列，以及寻找m序列优选对和计算自相关和互相关的功能。

gold-伪随机码 gold序列-随机 伪随机码相关 Kasami码 优选m序列

说明：处理信号的时频分析，关于神经网络控制，包括广义互相关函数GCC时延估计，实现串口的数据采集，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，对于初学matlab的同学会有帮助。

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说明：信号处理中的旋转不变子空间法，采用的是通用的平面波展开法,保证准确无误，是学习通信的好帮手，基于互功率谱的时延估计，已经调试成功.内含m文件，可直接运行，关于神经网络控制。

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说明：FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，借鉴了主成分分析算法（PCA），搭建OFDM通信系统的框架，包括广义互相关函数GCC时延估计，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包括随机梯度算法，相对梯度算法。