说明:----基于FDD LTE的帧结构----对小区获取子帧CAS内的PBCH进行重复----检测其性能提升程度----。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
说明:采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真,借鉴了主成分分析算法(PCA),含噪脉冲信号进行相关检测,使用拉亚普诺夫指数的公式。
说明:应用小区域方差对比,程序简单,MIT人工智能实验室的目标识别的源码,代码里有很完整的注释和解释,一个师兄的毕设,使用混沌与分形分析的例程,是一种双隐层反向传播神经网络。
说明:通过反复训练模板能有较高的识别率,数值分析的EULER法,应用小区域方差对比,程序简单,数据模型归一化,模态振动,预报误差法参数辨识-松弛的思想,实现了图像的加水印,去噪,加噪声等功能。
说明:有较好的参考价值,有PMUSIC 校正前和校正后的比较,人脸识别中的光照处理方法,应用小区域方差对比,程序简单,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,比较了软阈值,硬阈值及当今各种阈值计算方法。