说明：在声学事件检测中， 采用基于短时能量和短时过零率的端点检测方法和基于动态时间规整算法的情况下， 对鸟叫声、 人说话声和车辆驶过声这三类声学事件进行检测。 在不加噪声的情况下， 基于时域特征的识别准确率是88.89%， 基于频域的识别准确率是83.33%， 基于时频域特征的识别准确率是77.78%。 ...

说明：可实现对二维数据的聚类，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据，内含心电信号数据及运用MATLAB写的源代码，最大信噪比的独立分量分析算法，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。

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说明：SIFT是一种基于特征的配准方法。SIFT特征匹配算法是 DavidG.Lowe在2004年总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法的基础上，提出的一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的特征匹配算法。该算法匹配能力较强，能提取稳定的特征，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射...

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说明：线性调频脉冲压缩的Matlab程序,用于图像处理的独立分量分析，大学数值分析算法，MIMO OFDM matlab仿真,仿真效率很高的，重要参数的提取。

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说明：S变换时Stockwell提出的一种时频分析方法，主要用于对波场数据进行时频分析。计算得到的幅值是该波的能量大小，计算出来的速度是波传播时的群速度，而非相速度。

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说明：关于神经网络控制，欢迎大家下载学习，STM32制作的MP3的全部资料，快速扩展随机生成树算法，ICA（主分量分析）算法和程序，滤波求和方式实现宽带波束形成。

说明：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

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说明：应用背景前馈神经网络，是一个和，人工神经网络，其中的单位之间的联系，而不是和，形成一个和，有向周期。这是不同的，经常性的神经网络。前馈神经网络是第一个和最简单的类型的人工神经网络设计。在这个网络中，信息只有一个方向移动，向前，从输入节点，通过隐藏节点（如果有的话）和输出节点。网络中没有循环或循环多层...

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说明：可实现对二维数据的聚类，数据包传送源码程序，大学数值分析算法，三相光伏逆变并网的仿真，各种kalman滤波器的设计，能量熵的计算。

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说明：配电系统信息网络，该模型由一个100kw的光伏阵列通过一个DC-DC升压转换器（vsc）连接到一个25kv的公共电网。最大功率点跟踪（MPPT）通过使用“增量电导+积分调节器”技术的simulink模型在升压转换器中实现。另外，光伏阵列模块与包含通讯环的信息模块通过一系列变压器等器件并网。