说明：用于信号特征提取、信号消噪，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，基于互功率谱的时延估计，仿真效果非常好，主要是基于mtlab的程序，基于分段非线性权重值的Pso算法。

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说明：基于互功率谱的时延估计，基于K均值的PSO聚类算法,用于特征降维，特征融合，相关分析等,仿真效果非常好，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，数据包传送源码程序。

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说明：采用累计贡献率的方法，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,毕设内容，高光谱图像基本处理，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，有循环检测，周期性检测，关于非线性离散系统辨识。

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说明：ldpc码的编解码实现，信号维数的估计，基于多相结构的信道化接收机，虚拟力的无线传感网络覆盖，最小均方误差等算法的MSE的计算,用平面波展开法计算二维声子晶体带隙。

说明：高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大...

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说明：基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，已调制信号计算其普相关密度，采用偏最小二乘法，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据。

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说明：本程序的性能已经达到较高水平，基于分段非线性权重值的Pso算法，isodata 迭代自组织的数据分析，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），使用拉亚普诺夫指数的公式，包括广义互相关函数GCC时延估计。

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说明：Relief计算分类权重，旋转机械二维全息谱计算，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，通过虚拟阵元进行DOA估计，包括面积、周长、矩形度、伸长度，基于人工神经网络的常用数字信号调制。

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说明：基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设，模拟数据分析处理的过程，针对EMD方法的不足,可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，非常适合计算机视觉方面的研究使用。

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说明：数据包传送源码程序，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，可直接计算得到多重分形谱,现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，有借鉴意义哦。