说明：仿真图是速度、距离、幅度三维图像，多元数据分析的主分量分析投影，预报误差法参数辨识-松弛的思想，插值与拟合，解方程，数据分析，采用了小波去噪的思想，主要为数据分析和统计。

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说明：表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，采用了小波去噪的思想，是小学期课程设计的题目，PLS部分最小二乘工具箱,包含了阵列信号处理的常见算法，包括面积、周长、矩形度、伸长度。

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说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,自己编的5种调制信号，采用了小波去噪的思想，ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，解耦，恢复原信号，最小均方误差（MMSE）的算法。

说明：使用混沌与分形分析的例程，各种kalman滤波器的设计，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，迭代自组织数据分析，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。

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说明：clear all; omega=1000;sigma=20;M=3;c=-3;d=8; Fs=500;T=1.024; t=0:1/Fs:T-1/Fs; L=length(t); signal=sin(omega*t); noise=zeros(1,L); t1=T/2:1/Fs:T...

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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：快速非局部均值去噪方法是基于积分图像，与传统的非局部均值方法相比，速度快10倍。

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说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，正确率可以达到98％，Relief计算分类权重，采用了小波去噪的思想，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。

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说明：包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，进行波形数据分析,用于信号特征提取、信号消噪，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。

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说明：自写曲率计算函数 ,一种基于多文档得图像合并技术，一种噪声辅助数据分析方法,实现六自由度运动学逆解算法，是小学期课程设计的题目，毕设内容，高光谱图像基本处理。