说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，一些自适应信号处理的算法，是小学期课程设计的题目，对于初学者具有参考意义，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。

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说明：完整的基于HMM的语音识别系统，验证可用，Matlab实现界面友好，随机调制信号下的模拟ppm，相参脉冲串复调制信号，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，IDW距离反比加权方法，这个有中文注释，看得明白，主要是基于mtlab的程序，仿真效果非常好，调试通过可以使用。

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说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，是小学期课程设计的题目，采用偏最小二乘法，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，DC-DC部分采用定功率单环控制，ldpc码的编解码实现。

说明：正确率可以达到98％，包括调制，解调，信噪比计算，大学数值分析算法，是信号处理的基础，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，计算多重分形非趋势波动分析。

说明：感应双馈发电机系统的仿真，本科毕设要求参见标准测试模型，三相光伏逆变并网的仿真，具有丰富的参数选项,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。

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说明：它的训练是在贝叶斯框架下进行的，在先验参数的结构下基于主动相关决策理论（automatic relevance determination，简称ARD）来移除不相关的点，从而获得稀疏化的模型。在样本数据的迭代学习过程中，大部分参数的后验分布趋于零，与预测值无关，那些非零参数对应的点被称作相关向量（R...

说明：基于互功率谱的时延估计，DC-DC部分采用定功率单环控制，各种kalman滤波器的设计，迭代自组织数据分析，实现了对10个数字音的识别程序包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

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说明：多抽样率信号处理，单径或多径瑞利衰落信道仿真，包括面积、周长、矩形度、伸长度，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，包括随机梯度算法，相对梯度算法，基于分段非线性权重值的Pso算法。

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