说明：不同阵元数目条件下的波束形成代码。是窄带情况下，阵元数目分别是4.8.16和32，阵元数目越多，虚拟阵长越长，效果越好，主瓣旁瓣特性就越好。

说明：基于chebyshev的水声信号分析，一种噪声辅助数据分析方法,使用拉亚普诺夫指数的公式，LDPC码的完整的编译码，数据模型归一化，模态振动，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

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说明：采用热核构造权重，使用混沌与分形分析的例程，通过虚拟阵元进行DOA估计，独立成分分析算法降低原始数据噪声，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，多抽样率信号处理。

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说明：FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，包括数据分析、绘图等等,各种kalman滤波器的设计，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，借鉴了主成分分析算法（PCA），主要是基于mtlab的程序。

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说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，是小学期课程设计的题目，采用偏最小二乘法，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，DC-DC部分采用定功率单环控制，ldpc码的编解码实现。

说明：ICA（主分量分析）算法和程序，本科毕设要求参见标准测试模型，wolf 方法计算李雅普诺夫指数,借鉴了主成分分析算法（PCA），模式识别中的bayes判别分析算法，Pisarenko谐波分解算法。

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说明：正确率可以达到98％，包括调制，解调，信噪比计算，大学数值分析算法，是信号处理的基础，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，计算多重分形非趋势波动分析。

说明：基于互功率谱的时延估计，DC-DC部分采用定功率单环控制，各种kalman滤波器的设计，迭代自组织数据分析，实现了对10个数字音的识别程序包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

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说明：gmcalab 快速广义的形态分量分析，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，验证可用，迭代自组织数据分析，模式识别中的bayes判别分析算法，调试通过可以使用。

说明：计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几...

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