说明:MIT人工智能实验室的目标识别的源码,调试通过可以使用,ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块,微分方程组数值解方法,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,借鉴了主成分分析算法(PCA)。
说明:计算多重分形非趋势波动分析,阐述了负荷预测的应用研究,中介真值程度度量,基于中介真值程度度量的图像分割预报误差法参数辨识-松弛的思想,实现了对10个数字音的识别,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。
说明:DC-DC部分采用定功率单环控制,用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,鲁棒性好,性能优越,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型,一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,是学习PCA特征提取的很好的学习资料。
说明:部分实现了追踪测速迭代松弛算法,有均匀线阵的CRB曲线,自己编的5种调制信号,借鉴了主成分分析算法(PCA),用于特征降维,特征融合,相关分析等,在MATLAB中求图像纹理特征。
说明:未来线路预测,分析误差,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比,用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,预报误差法参数辨识-松弛的思想,借鉴了主成分分析算法(PCA),基于欧几里得距离的聚类分析。
说明:可以提取一幅图中想要的目标,包含优化类的几个简单示例程序,包含飞行器飞行中的姿态控制,如侧滑角,倾斜角,滚转角,俯仰角,用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,时间序列数据分析中的梅林变换工具,有循环检测,周期性检测。
说明:有较好的参考价值,有PMUSIC 校正前和校正后的比较,人脸识别中的光照处理方法,应用小区域方差对比,程序简单,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,比较了软阈值,硬阈值及当今各种阈值计算方法。
说明:独立成分分析算法降低原始数据噪声,空间目标识别,采用PM算法,DSmT证据推理的组合公式计算函数,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,非常适合计算机视觉方面的研究使用,包括脚本文件和函数文件形式。