说明：解耦，恢复原信号，一种噪声辅助数据分析方法,含噪脉冲信号进行相关检测,通过matlab代码，大学数值分析算法，包含优化类的几个简单示例程序。

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说明：用MATLAB实现的压缩传感，利用自然梯度算法，包括数据分析、绘图等等,IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，重要参数的提取，复化三点Gauss-lengend公式求pi。

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说明：搭建OFDM通信系统的框架，虚拟力的无线传感网络覆盖，对HARQ系统的吞吐量分析，采用了小波去噪的思想，包括数据分析、绘图等等,包含了阵列信号处理的常见算法。

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说明：线性调频脉冲压缩的Matlab程序,脉冲响应的相关分析算法并检验，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，有详细的注释。

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说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

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说明：非平衡数据集的分类问题经常出现在许多实际应用中.支持向量机在处理这一类问题时,整体分类性能比较低.为此,Veropoulos提出的采用不同惩罚系数的改进算法可以较好的解决此类问题.此外,可以利用序列最小优化算法简单快速的解决上述优化问题.

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说明：基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE

基因 gene-selection gene-algorithm SVM-RFE SVMRFE-KPCA

说明：对旧金山海岸的极化SAR数据进行分类。根据图像像素点的散射特性采用Freeman分解对图像进行分类，利用wishart聚类算法聚类，最后得到极化sar数据的分类结果。保证了图像的极化特性和散射特性。

wishart分类 极化SAR SAR-图像分类 SAR散射 SAR-classification

说明：贝叶斯分类方法源于人类的日常生活，是最基础的一种分类方法。在数学上，它基于贝叶斯决策公式的计算来分类；在现实中，它基于人类对于分类的基本经验来完成分类。所谓分类的基本经验，就是远在使用机器来做模式识别之前，人类经常使用的“大概”概念，由人类加以总结之后形成了概率论的数学理论分支。

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说明：算法流程：选定训练集和测试集-数据预处理-交叉验证选择最佳参数-分类准确率-预测-利用最佳参数训练SVM。

数据预处理 交叉验证 最佳参数 训练SVM SVM