说明：人脸识别技术 FRT 是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向虽然人脸识别的研究已有很长的历史各种人脸识别的技术也很多但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情肤色和衣着的影响 目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的．

matlab 人脸 提取

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，LZ复杂度反映的是一个时间序列中，高斯白噪声的生成程序，计算两个矩阵之间的欧氏距离，D-S证据理论数据融合，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况。

说明：使用SVM对样本进行非线性分类，并画出决策面。不限制样本维数，经测试，对多维样本也有很好的分类效果。结果其他算法，可以实现较复杂的机器学习和模式识别。

matlab 分类 svm 进行 非线性

说明：应用背景晶闸管可控串联补偿（TCSC）可以改变传输电抗线灵活地调节功率流，是最有效的手段之一提高电力系统稳定性。低频振荡（LFO）在大型互联网络是一个关键的问题，降低了系统稳定性。并；关键技术在暂态稳定控制策略中，一些具有复杂结构的控制器给出。但一些现场的研究表明，该控制器的振荡频率和相位移的角度对...

matlab 控制 稳定 采用 tcsc

说明：人脸图像检测是在背景复杂的情况下提取出人脸图像，人脸图像识别是将提取出来的人脸图像与标准数据库中的图像进行对比，识别并显示结果。本文利用肤色  QUOTE 指亮度分量，指蓝色色度分量，指红色色度分量）模型，检测人脸，同时利用主成分分析算法识别人脸。研究内容如下：

说明：合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，LCMV优化设计阵列处理信号，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，多姿态，多角度，有不同光照,可实现对二维数据的聚类，LZ复杂度反映的是一个时间序列中。

说明：摘要：古典雷达系统可以基于线性实现的角分辨率相控阵列天线技术。如果要求高的角分辨率的大天线孔径是 必要的。在情况下，单个发射器（TX）接收的数????的天线元件直接对应的可被分离，并且目标的数目可以通过 不同的方位角的位置解决。两个相邻的接收之间的间隔均匀的阵列内天线单元确定的最大非模糊方位...

matlab 基于 mimo

说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，微分方程组数值解方法，LZ复杂度反映的是一个时间序列中，数据包传送源码程序，从先验概率中采样，计算权重，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算。

matlab 源程序 自己 旋转 不变 空间法

说明：PCM编码A律 PCM在通信系统中完成将语音信号数字化功能，它的实现主要包括三个步骤完成：抽样、量化、编码。分别完成时间上离散、幅度上离散、及量化信号的二进制表示。根据CCITT的建议，为改善小信号量化性能，采用压扩非均匀量化，有两种建议方式，分别为A律和μ律方式，我国采用了A律方式，由于...

说明：GMDH 型多项式神经网络 1.5 版 （2011 年 6 月 2 日）- 一个简单实现的组方法的数据处理 （GMDH） 建立多项式神经网络。网络层--建造迭代算法使用时的确切结构 （连接） 和大小 （层数） 网络的训练数据由评价标准 — — 在一种附加的验证数据或测量性能控制...

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