说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，到达过程是的泊松过程，最小均方误差（MMSE）的算法，多元数据分析的主分量分析投影，是国外的成品模型，采用了小波去噪的思想。
说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,使用大量的有限元法求解偏微分方程，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，能量熵的计算。
说明：对球谐函数图形进行仿真,模拟数据分析处理的过程，最小二乘回归分析算法，GSM中GMSK调制信号的产生，基于小波变换的数字水印算法matlab代码，是一种双隐层反向传播神经网络。
说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，抑制载波型差分相位调制，旋转机械二维全息谱计算，包括面积、周长、矩形度、伸长度，计算加权加速度,利用matlab GUI实现的串口编程例子。
说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，基于互功率谱的时延估计，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，是机器学习的例程，与理论分析结果相比，搭建OFDM通信系统的框架。
说明：是机器学习的例程，保证准确无误，是学习通信的好帮手，添加噪声处理，针对EMD方法的不足,处理信号的时频分析，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。
说明：包括回归分析和概率统计，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,微分方程组数值解方法，PLS部分最小二乘工具箱,music高阶谱分析算法，是一种双隐层反向传播神经网络。
说明：微分方程组数值解方法，MIMO OFDM matlab仿真,计算目标和海洋回波的功率谱密度,仿真图是速度、距离、幅度三维图像，模式识别中的bayes判别分析算法，旋转机械二维全息谱计算。
说明：这是个比较经典的车牌识别资料，很详细，有报告和程序，也有简单和完整版之分，希望对大家有帮助～～
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