说明：A题参考论文
说明：2018美赛C题超全资料
说明：7篇十分有用的B题相关文献
说明：数据模型归一化，模态振动，解耦，恢复原信号，人脸识别中的光照处理方法，做视觉测量的上位机代码,使用拉亚普诺夫指数的公式，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。
说明：添加噪声处理，搭建OFDM通信系统的框架，正确率可以达到98％，验证可用，数据模型归一化，模态振动，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权）。
说明：考虑雨衰 阴影 和多径影响，时间序列数据分析中的梅林变换工具，这个有中文注释，看得明白，IDW距离反比加权方法，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，是国外的成品模型。
说明：卡尔曼滤波原理及应用—MATLAB仿真主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍U...
说明：旋转机械二维全息谱计算，isodata 迭代自组织的数据分析，三相光伏逆变并网的仿真，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。
说明：pscad的实验教程，很详细，有很多注意的小细节
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