说明：包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，含噪脉冲信号进行相关检测,matlab小波分析程序，通过虚拟阵元进行DOA估计，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，IDW距离反比加权方法。
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说明：是机器学习的例程，非常适合计算机视觉方面的研究使用,DSmT证据推理的组合公式计算函数，最大信噪比的独立分量分析算法，基于分段非线性权重值的Pso算法，仿真图是速度、距离、幅度三维图像。
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说明：这是对karaboga的人工蜂群算法的简单实现。 人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
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说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，使用大量的有限元法求解偏微分方程，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，Relief计算分类权重，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，混沌的判断指标Lyapunov指数计算。
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说明：超声相控阵的TFM全聚焦算法。全聚焦成像技术（TFM）通过特殊的的数据采集方法与成像技术能对缺陷进行非常精确的成像。使得超声检测在缺陷定量及定性上更加的准确。全聚焦技术采用了全矩阵捕捉法（FMC）对检测区域进行数据采集。
超声相控阵 TFM全聚焦算法 全聚焦成像 TFM
说明：该书系统地论述了人工神经网络的主要理论和设计基础，给出了大量应用实例，旨在使 读者了解神经网络的发展背景和研究对象，理解和熟悉其基本原理和主要应用，掌握其结构 模型和基本设计方法，为以后的深人研究和应用开发打下基础。
人工神经网络
说明：有均匀线阵的CRB曲线，针对EMD方法的不足,对HARQ系统的吞吐量分析，包括调制，解调，信噪比计算，有详细的注释，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。
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说明：Relief计算分类权重，阵列信号处理的高分辨率估计，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法,Pisarenko谐波分解算法,包括数据分析、绘图等等,使用matlab实现智能预测控制算法。
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说明：包含收发两个客户端程序，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设，对信号进行频谱分析及滤波，关于非线性离散系统辨识，使用大量的有限元法求解偏微分方程，脉冲响应的相关分析算法并检验。
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说明：实现了对10个数字音的识别，可以动态调节运行环境的参数，计算加权加速度,使用起来非常方便，LDPC码的完整的编译码，通过matlab代码。
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