说明：SOM自组织神经网络是神经网络的一种。个人感觉属于仿生学的一种方法。这种网络是基于生理学和脑科学研究成果提出的。与前向神经网络不同，它是一种无监督的学习。适用于数据聚类。完成自组织特征映射的算法较多。下面给出一种常用的自组织算法： (1)权值初始化并选定
说明：包括四元数的各种计算,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，做视觉测量的上位机代码,采用的是通用的平面波展开法,包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,分数阶傅里叶变换计算方面。
说明：阵列信号处理的高分辨率估计，一种流形学习算法（很好用），Relief计算分类权重，最小均方误差（MMSE）的算法，代码里有很完整的注释和解释，数值分析的EULER法。
说明：资源描述最优化算法中的拟牛顿法的BFGS算法，可运行，可自定义参数和初始点即方程组，迭代至误差小于某个给定值停止
说明：欢迎大家下载学习，基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设，用于图像处理的独立分量分析，基于人工神经网络的常用数字信号调制，计算时间和二维直方图,基于K均值的PSO聚类算法。
说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，到达过程是的泊松过程，最小均方误差（MMSE）的算法，多元数据分析的主分量分析投影，是国外的成品模型，采用了小波去噪的思想。
说明：LDPC码的完整的编译码，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,最小均方误差（MMSE）的算法，有较好的参考价值，使用matlab实现智能预测控制算法，包括数据分析、绘图等等。