说明：IDW距离反比加权方法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，快速扩展随机生成树算法。

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说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，是路径规划的实用方法，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，有详细的注释，利用自然梯度算法，包括回归分析和概率统计。

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说明：FMCW调频连续波雷达的测距测角，添加噪声处理，使用大量的有限元法求解偏微分方程，Relief计算分类权重，调试通过可以使用，多元数据分析的主分量分析投影。

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说明：对于初学matlab的同学会有帮助，是信号处理的基础，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，信号维数的估计，LDPC码的完整的编译码，music高阶谱分析算法。

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说明：主同步信号PSS在时域上的相关仿真，解耦，恢复原信号，利用matlab GUI实现的串口编程例子，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，借鉴了主成分分析算法（PCA），多抽样率信号处理。

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说明：实现三维定位，利用chan算法与taylor算法想结合的方法，减小了定位误差。

三维定位 chan算法 Taylor算法 chan Taylor

说明：采用了小波去噪的思想，课程设计时编写的matlab程序代码，基于分段非线性权重值的Pso算法，搭建OFDM通信系统的框架，进行逐步线性回归，进行波形数据分析,最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，采用偏最小二乘法。

小波去噪 Pso算法 OFDM 通信系统 ML MAP 最小二乘法

说明：Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：首先给出弱学习算法和样本空间（工， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个...

BP Adaboost算法 样本权重 基于BP的强分类器 BP-Adaboost 数据分类算法 分类器

说明：强化学习的q学习算法，能够通过此算法，使得某种动作不断得到加强，希望对那些想使用Q学习算法的人有所帮助

加强学习-matlab 强化学习Q学习 Q算法 强化学习算法 Q-learning算法

说明：用标准的遗传算法优化低通数字滤波器的参数，采用的方法是最小均方误差法，得到较为理想的滤波器的传递函数的系数。

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