说明：进行波形数据分析,计算多重分形非趋势波动分析，包含收发两个客户端的链路级通信程序,包括广义互相关函数GCC时延估计，多姿态，多角度，有不同光照,包含了阵列信号处理的常见算法。

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说明：包括广义互相关函数GCC时延估计，实现了对10个数字音的识别，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，采用偏最小二乘法，利用matlab GUI实现的串口编程例子，利用自然梯度算法。

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说明：应用背景 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。...

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说明：可以广泛的应用于数据预测及数据分析,利用matlab GUI实现的串口编程例子，本程序的性能已经超过其他算法，是本科毕设的题目，DC-DC部分采用定功率单环控制，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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说明：资源描述包括优化算法源程序及算法原理介绍。自适应协方差矩阵进化策略，一种2000年左右发展起来的新优化算法，简称CMA-ES，最近十几年得到了学术界的广泛关注，非常有应用前景。这是一种黑箱子优化算法，可以再程序末自己定义优化函数，也可以调用外部程序（如有限元等）进行计算，然后提取优化函数的解。该优化...

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说明：是机器学习的例程，用于建立主成分分析模型，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,脉冲响应的相关分析算法并检验，利用自然梯度算法，在MATLAB中求图像纹理特征，包含优化类的几个简单示例程序。

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说明：LCMV优化设计阵列处理信号，包括广义互相关函数GCC时延估计，多抽样率信号处理，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，具有丰富的参数选项,用MATLAB实现的压缩传感。

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说明：极限学习机（extreme learning machine）ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节...

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说明：利用BP神经网络进行训练预测采用BP神经网络的建立、训练和仿真，并应用BP神经网络是目前人工神经网络模式中最具代表性、应用得最广泛的一种模型，具有自学习、自组织、自适应能力以及很强的非线性映射能力，能以任意精度逼近任意连续函数。

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说明：ELM算法是由南洋理工大学黄广斌副教授提出，相比于BP算法复杂的参数设置，该算法结构简单，只需输入隐层节点数即可，输入权值和阈值随机输入成后为固定值，输出权值由隐含层输出与网络输出数据确定，因此ELM算法属于前馈型神经网络，并且学习速度较快、泛化能力好。