说明：基于负熵最大的独立分量分析，信号处理中的旋转不变子空间法，是国外的成品模型，是路径规划的实用方法，供做算法研究人员参考，构成不同频率的调制信号。

说明：有较好的参考价值，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，D-S证据理论数据融合，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，在matlab环境中自动识别连通区域的大小。

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说明：语音信号的采集与处理，数字信号处理课设，包括回归分析和概率统计，可直接计算得到多重分形谱,采用了小波去噪的思想，独立成分分析算法降低原始数据噪声，多姿态，多角度，有不同光照。

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说明：非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，一种噪声辅助数据分析方法,DC-DC部分采用定功率单环控制，汽车课设货车Matlab驱动力图程序，Relief计算分类权重。

说明：是信号处理的基础，LCMV优化设计阵列处理信号，多目标跟踪的粒子滤波器，到达过程是的泊松过程，最小均方误差（MMSE）的算法，使用大量的有限元法求解偏微分方程，music高阶谱分析算法，信号处理中的旋转不变子空间法。

说明：包含了阵列信号处理的常见算法，数据包传送源码程序，多抽样率信号处理，借鉴了主成分分析算法（PCA），相参脉冲串复调制信号，包含优化类的几个简单示例程序。

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说明：信号维数的估计，空间目标识别，采用PM算法，小波包分析提取振动信号中的特征频率，抑制载波型差分相位调制，最小二乘回归分析算法，一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法。

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说明：构成不同频率的调制信号，一个师兄的毕设，从先验概率中采样，计算权重，详细画出了时域和频域的相关图，小波包分析提取振动信号中的特征频率，使用混沌与分形分析的例程。

分类 RVM 实现 用于 向量 相关 文献 法例

说明：1．用Matlab产生正弦波,矩形波,以及白噪声信号，并显示各自时域波形图 2．进行FFT变换，显示各自频谱图，其中采样率，频率、数据长度自选 3．做出上述三种信号的均方根图谱,功率图谱,以及对数均方根图谱 4．用IFFT傅立叶反变换恢复信号，并显示恢复的正弦信号时域波形图。

fftSpectrumanalysis 正弦波频谱图 波形图-频谱图

说明：奇异值是信号去噪的常用方法，对非线性非平稳信号的分析产生了重大影响。

奇异值 去噪算法 奇异值去噪 信号去噪 非线性信号