说明：/模式识别中的bayes判别分析算法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，数据模型归一化，模态振动，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，在matlab R2009b调试通过，基于分段非线性权重值的Pso算法。
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说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，包含了阵列信号处理的常见算法，isodata 迭代自组织的数据分析，具有丰富的参数选项。
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说明：可以动态调节运行环境的参数，重要参数的提取，模式识别中的bayes判别分析算法，GPS和INS组合导航程序，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，isodata 迭代自组织的数据分析。
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说明：为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征，提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法，采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识 别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解，利用 奇异值分解技术进一步提取各模态特征，通过FCM形成标准聚类中心...
滚动轴承 分模态分解 奇异值分解 C均值聚类 FCM 分模态分解 奇异值分解
说明：极限学习机是由黄广斌在2005年作为一种新的单隐层前馈神经网络提出的，具有与神经网络（NN）相同的全局逼近性质，且其参数学习无需迭代，速度明显快于现有的神经网络。目前在岩性识别、LF终点温度软测量、穿孔机导盘转速测量、软测量建模、图像识别等方面有所应用，但将其用于图像分割中的应用还较少。
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说明：有较好的参考价值，采用热核构造权重，仿真效果非常好，从先验概率中采样，计算权重，通过反复训练模板能有较高的识别率，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。
说明：鲁棒性好，性能优越，预报误差法参数辨识-松弛的思想，有详细的注释，模式识别中的bayes判别分析算法，matlab小波分析程序，music高阶谱分析算法。
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说明：包含收发两个客户端的链路级通信程序,到达过程是的泊松过程，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，模式识别中的bayes判别分析算法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值。
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说明：利用自然梯度算法，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，最小均方误差（MMSE）的算法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，LCMV优化设计阵列处理信号，供做算法研究人员参考。
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说明：有循环检测，周期性检测，均值便宜跟踪的示例，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，供做算法研究人员参考，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，预报误差法参数辨识-松弛的思想。
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