说明：后向差分法求解分数阶方程，源程序，现在日趋火爆，有学术价值。

后向差分法 分数阶方程

说明：基于chebyshev的水声信号分析，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，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，模式识别中的bayes判别分析算法，双向PCS控制仿真。

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说明：波达方向处理基础知识加算法程序，很适合新手使用。

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说明：几种典型的MUSIC实现方法。包括前后向平滑解相干算法。

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说明：改进的非相干信号子空间宽带测向算法(最大功率频点选择)研究了非相干信号子空间高分辨 率宽带测向算法(ISM),提出了基于最大功率进行频点选择的改进的ISM算法,即将接收的时域信号经傅里叶变换后,选取代表最高功率的子带的频点来构造 频谱密度矩阵,然后将该矩阵应用于窄带测向算法进行测向,提高了测向精度,...

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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：采用热核构造权重，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，matlab开发工具箱中的支持向量机，大学数值分析算法，有PMUSIC 校正前和校正后的比较。

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说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

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说明：解析供给函数的数值导数，梯度导数。提供了一个完全自适应数值微分工具标量和向量值函数。提供了标量函数的导数（高达第四阶）的工具，以及梯度向量、方向导数、雅可比矩阵和Hessian矩阵。为所有工具提供错误估计。 提供鲁棒自适应数值微分（高达第四的衍生物）的用户提供的功能，多为四不整合。它是半智能的，试图...

数值导数 梯度导数 雅可比矩阵 Hessian矩阵

说明：机器学习，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）的监督学习模型相关的学习算法，分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练实例，每个标记为属于两类，一种SVM训练算法构建了一个模型，分配新的实例为一类或其他，使其成为非概率二元线性分类。一个SVM模型是的例子如在空间中的点，映射使得的不同类别的...

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