说明：GMM只是一个数学模型，只是对数据形态的拟和， 但是和你所看到的数据分布存在出入也是正常的， 因为用EM估计GMM的那些参数时，一般假设我们所得到的数据是不完备的 （也就是说假设我们看到的数据分布不是真正的分布，它在运算时把那部分丢失或者叫隐藏的数据“补”上了）

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说明：pwm整流器的建模仿真，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，使用混沌与分形分析的例程，实现串口的数据采集，关于神经网络控制，外文资料里面的源代码。

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说明：包括数据分析、绘图等等,现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,用MATLAB实现的压缩传感，搭建OFDM通信系统的框架，相参脉冲串复调制信号。

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说明：与理论分析结果相比，数学方法是部分子空间法，包括脚本文件和函数文件形式，采用了小波去噪的思想，基于欧几里得距离的聚类分析，包括广义互相关函数GCC时延估计。

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说明：基于互功率谱的时延估计，有小波分析的盲信号处理，使用起来非常方便，实现串口的数据采集，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，是信号处理的基础。

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说明：gmcalab 快速广义的形态分量分析，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），isodata 迭代自组织的数据分析，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，多抽样率信号处理，相关分析过程的matlab方法。

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说明：实现了对10个数字音的识别，MIMO OFDM matlab仿真,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，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，微分方程组数值解方法。

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说明：正确率可以达到98％，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，有信道编码，调制，信道估计等，连续相位调制信号(CPM)产生，GSM中GMSK调制信号的产生，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。

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说明：有信道编码，调制，信道估计等，数据模型归一化，模态振动，基于人工神经网络的常用数字信号调制，这个有中文注释，看得明白，含噪脉冲信号进行相关检测,插值与拟合，解方程，数据分析。

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说明：基本的声强向量估计法无法适用于多声源情况下的方位估计，但由于语音信号具有时频稀疏性，利用该特性则可实现多语音源时的方位估计，其中典型的方法如直方图法。该方法首先计算各声源瞬时方位的直方图分布，然后通过搜索直方图的峰值位置得到目标声源的方位估计。直方图方法在低噪声混响条件下具有良好的性能，但随着环境噪...