说明：粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。

说明：重要参数的提取，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,FMCW调频连续波雷达的测距测角，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,采用热核构造权重。

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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：进行波形数据分析,Pisarenko谐波分解算法,课程设计时编写的matlab程序代码，最小均方误差等算法的MSE的计算,基于人工神经网络的常用数字信号调制，混沌的判断指标Lyapunov指数计算。

说明：机器学习m代码。主要实现机器学习中最小二乘支持向量机算法，核函数参数用PSO算法进行优化。用pso算法优化LSsvm算法参数,

说明：这是一个代码写的信号处理，它需要的数据 N 数组中，对执行傅里叶分析。然后，输出的傅里叶域中是令人费解，过滤器，我创建与输入数据的长度相同。筛选器是由只有 0 和 1 的与那些支配的零。Dil 大小保持恒定有时在筛选器中的零正在增加或减少的基础上我完美。

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说明：模糊 C-均值聚类算法使用最小化功能的模糊 C 均值。该函数计算标准的欧氏距离规范，诱导矩阵的范数是 nxn 恒等矩阵。结构数组中收集到的分区的结果。

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说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，模式识别中的bayes判别分析算法，有小波分析的盲信号处理，是一种双隐层反向传播神经网络，实现了对10个数字音的识别，isodata 迭代自组织的数据分析。

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说明：添加噪声处理，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,数学方法是部分子空间法，采用了小波去噪的思想。

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说明：用于图像处理的独立分量分析，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,IDW距离反比加权方法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,多元数据分析的主分量分析投影。