说明：差分进化算法matlab源代码用于寻找函数极小值，附有多个测试函数。

差分进化 差分进化算法 算法函数测试 差分-测试函数 测试函数MATLAB

说明：Wigner-Ville 分布(简称 WVD)是典型的二次型变换，它定义为信号瞬时相关函数的傅立 叶变换。 由于在计算中不加窗操作，它避免了时域分辨率和频域分辨率之间的相互牵制。 已证明，对于单分量线性调频信号，WVD 的时频表示能量集中性最优。但也正因为不涉 及窗函数，在分析多分量...

干扰时频变换 WVD时频 WIGNER函数 wvd变换 时频分析

说明：给出了一种用径向基函数神经网络（RBFNN）进行建模和模式识别分方法。用径向基函数神经网络（RBFNN）建模进行数据预测。用两种特殊的径向基函数神经网络（GRNN和PNN）进行数据分类，并对分类结果进行对比。

PNN分类 happydnm RBF GRNN神经网络 RBFNN函数

说明：已调试好的数据分布的拟合与检验的matlab程序源代码，内容有卡方拟合优度检验、jbtest函数检验、Kolmogorov-Smirnov检验和画频率直方图。

拟合优度检验 卡方函数 分布检验 拟合分布函数 分布拟合

说明：用mushrooms数据对模式识别课程讲述的各种模式分类方法[线性分类，Bayesian分类，Parzen窗，KNN]和特征选择和降维方法[PCA,LDA]进行了模拟，并给出了各类分类方法的结果

pca-knn PCA分类识别 LDA-KNN 数据降维分类 分类

说明：主成分分析： (1) 根据指标的属性将原始数据统一趋势化 (2) 利用协方差、相关系数矩阵进行主成分分析，判断可否用第一主成分排名？

PCA主成分分析 数据统一趋势

说明：主成分分析，贡献率排序，各成分贡献率，累计贡献率。自己输入数据矩阵和想要的主成分个数，有大量中文注释

pca 主成分分析 主成分分析pca 贡献率 pca-排序

说明：pca源程序代码，主成分分析，用于高维数据姜维，进一步用于数据分类模式识别。

PCA-分类 PCA姜维 PCA分类识别 pca分类 数据姜维

说明：时频分析工具——径向高斯核时频分布。为了在时频分布平面内不出现交叉项，则在模糊函数域内应有效去除互分量而仅保留自分量。设计一个与信号相匹配的核函数可以达到上述目的。基于信号的径向高斯核时频分布是一种比较理想的时频分布

时频分析

说明：NMF矩阵分解算法可用于高维数据分解和降维处理分析。

NMF矩阵分解算法 高维数据分解 降维处理分析