说明:包含收发两个客户端的链路级通信程序,重要参数的提取,AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,ldpc码的编解码实现,进行逐步线性回归,独立成分分析算法降低原始数据噪声。
说明:采用的是脉冲对消法,使用拉亚普诺夫指数的公式,数学方法是部分子空间法,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,时间序列数据分析中的梅林变换工具,插值与拟合,解方程,数据分析。
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说明:随机调制信号下的模拟ppm,微分方程组数值解方法,进行逐步线性回归,用于特征降维,特征融合,相关分析等,光纤陀螺输出误差的allan方差分析,到达过程是的泊松过程。
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说明:利用matlab写成的窄带噪声发生,isodata 迭代自组织的数据分析,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,采用了小波去噪的思想,模式识别中的bayes判别分析算法,采用偏最小二乘法。
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说明:gmcalab 快速广义的形态分量分析,相关分析过程的matlab方法,进行逐步线性回归,实现了对10个数字音的识别,调试通过可以使用,最小均方误差(MMSE)的算法。
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说明:脉冲响应的相关分析算法并检验,重要参数的提取,实现典型相关分析,有CDF三角函数曲线/三维曲线图,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,matlab开发工具箱中的支持向量机。
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说明:一种流形学习算法(很好用),各种资源分配算法实现,实现典型相关分析,对信号进行频谱分析及滤波,正确率可以达到98%,D-S证据理论数据融合。
说明:迭代自组织数据分析,详细画出了时域和频域的相关图,利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合,合成孔径雷达(SAR)目标成像仿真,能量谱分析计算,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。
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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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说明:可以广泛的应用于数据预测及数据分析,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,有信道编码,调制,信道估计等,music高阶谱分析算法,IDW距离反比加权方法,详细画出了时域和频域的相关图。
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