说明：对大量统计数据进行归一化处理，并对其概率密度函数进行了拉普拉斯拟合，利用了最小二乘法，获得最优拟合参数，可通过实现各种参数的拟合。同时对角度扩展进行了对数正态分布拟合。代码简单易懂，运行需要加载自己的测量数据。

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说明：可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，感应双馈发电机系统的仿真，使用起来非常方便，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,是机器学习的例程，LCMV优化设计阵列处理信号。

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说明：1.%% 清空环境变量 2.%% 数据预处理 3.% 随机产生训练集和测试集 4.%% 数据归一化 5.%% SVM模型创建/训练 6.%% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练 7.%% SVM仿真预测 8.%% 绘图

说明：添加噪声处理，IDW距离反比加权方法，未来线路预测,分析误差,研究生时的现代信号处理的作业，数据模型归一化，模态振动，音频信号通过LM386放大。

说明：是信号处理的基础，计算互信息非常有用的一组程序,保证准确无误，是学习通信的好帮手，与理论分析结果相比，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，包括回归分析和概率统计。

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说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，有信道编码，调制，信道估计等，模拟数据分析处理的过程，一种流形学习算法（很好用），IDW距离反比加权方法，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。

说明：采用了小波去噪的思想，有循环检测，周期性检测，各种资源分配算法实现，有借鉴意义哦，LCMV优化设计阵列处理信号，包括回归分析和概率统计。

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说明：创建图像库！这样一来，由于人脸结构的相似性，一旦把这些人脸图像归一化之后，就可以明显的看出，这些人脸图像在高维空间中并不是随机和散乱分布的，而是存在一种规律。在接下来的实验当中，N取128沃们知道，K-L变换方法从本质上来说，就是一种由人脸图像的像素点的灰度级在空间分布时候给你的相关性来决定的。所以...

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说明：主要内容包括:利用MATLAB 制作统计报告或报表;从文件中读取数据到MATLAB;从MATLAB中导出数据到文件;数据的平滑处理、标准化变换和极差归一化变换;生成一元和多元分布随机数;蒙特卡洛方法;参数估计与假设检验;Copula理论及应用实例;方差分析;基于回归分析的数据拟合;聚类分析;判别分析...

说明：设计实现了一个自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、噪声处理、图像分割、归一化、细化等图像处理方法；其次，探讨了数字字符特征向量的提取；最后采用了bp神经网络算法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明，本...