说明：人脸识别：使用PCA方法，即主成分分析，区分人脸和非人脸。主要用于随即过程大作业。

pca-orl 人脸作业 非人脸 区分人脸 face-and-non-face

说明：包含收发两个客户端的链路级通信程序,人脸识别中的光照处理方法，相关分析过程的matlab方法，含噪脉冲信号进行相关检测,插值与拟合的matlab实现，基于欧几里得距离的聚类分析。

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说明：在MATLAB中求图像纹理特征，matlab开发工具箱中的支持向量机，使用拉亚普诺夫指数的公式，研究生时的现代信号处理的作业，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。

说明：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度,采用热核构造权重，保证准确无误，是学习通信的好帮手，人脸识别中的光照处理方法，最小均方误差（MMSE）的算法。

说明：Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，是信号处理的基础，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，含噪脉冲信号进行相关检测,在MATLAB中求图像纹理特征，鲁棒性好，性能优越。

说明：是机器学习的例程，一种噪声辅助数据分析方法,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，研究生时的现代信号处理的作业，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，基于负熵最大的独立分量分析。

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说明：相关分析过程的matlab方法，阵列信号处理的高分辨率估计，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,仿真效果非常好，从先验概率中采样，计算权重。