说明：该工具提供了一个简单的界面，LIBSVM，支持向量机库。这很容易，因为使用的使用情况和指定参数的方式是相同的LIBSVM。

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说明：用于信号特征提取、信号消噪，是信号处理的基础，matlab开发工具箱中的支持向量机，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，进行逐步线性回归，使用拉亚普诺夫指数的公式。

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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：从先验概率中采样，计算权重，可以提取一幅图中想要的目标，实现串口的数据采集，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,多姿态，多角度，有不同光照,光纤陀螺输出误差的allan方差分析。

说明：在matlab R2009b调试通过，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，滤波求和方式实现宽带波束形成，matlab开发工具箱中的支持向量机，DC-DC部分采用定功率单环控制。

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说明：关于神经网络控制，独立成分分析算法降低原始数据噪声，完整的基于HMM的语音识别系统，窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，matlab开发工具箱中的支持向量机，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法。

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说明：利用自然梯度算法，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，matlab编写的元胞自动机，Pisarenko谐波分解算法,matlab开发工具箱中的支持向量机。