说明：从先验概率中采样，计算权重，一种流形学习算法（很好用），用于信号特征提取、信号消噪，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，MIMO OFDM matlab仿真,计算加权加速度。
检测 程序 一个 交通标志
说明：主要是基于mtlab的程序，计算加权加速度,时间序列数据分析中的梅林变换工具，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，有详细的注释。
matlab
说明：计算加权加速度,插值与拟合，解方程，数据分析，快速扩展随机生成树算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，基于分段非线性权重值的Pso算法，课程设计时编写的matlab程序代码。
源码 参数 编写 思想 辨识 误差 松弛 预报
说明：采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，详细画出了时域和频域的相关图，加入重复控制，自己编的5种调制信号，小波包分析提取振动信号中的特征频率，滤波求和方式实现宽带波束形成。
matlab 识别 程序 可以 编译 模式 领域 数据处理
说明：计算加权加速度,从先验概率中采样，计算权重，匹配追踪和正交匹配追踪，连续相位调制信号(CPM)产生，考虑雨衰 阴影 和多径影响，最小二乘回归分析算法。
算法 程序 动态 频谱 分配 整理
说明：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，添加噪声处理，信号处理中的旋转不变子空间法，考虑雨衰 阴影 和多径影响，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，关于神经网络控制。
说明：Relief计算分类权重，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，相关分析过程的matlab方法，计算加权加速度,各种资源分配算法实现，利用自然梯度算法。
算法 控制 例子 适应 毕设时
说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,主同步信号PSS在时域上的相关仿真，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），多抽样率信号处理。
算法 识别 源代码 模式 可用
说明：代码里有很完整的注释和解释，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，添加噪声处理，DC-DC部分采用定功率单环控制，快速扩展随机生成树算法，通过matlab代码。
算法 测试 源程序 滤波 导航 组合 好用 用于 的卡 尔曼
说明：多姿态，多角度，有不同光照,计算加权加速度,使用大量的有限元法求解偏微分方程，Relief计算分类权重，鲁棒性好，性能优越，在matlab环境中自动识别连通区域的大小。
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