说明：集合经验模态分解（EEMD）算法是EMD算法的基础上解决其模态混叠的一种改进的方法。

EEMD 经验模态分解

说明：基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设，数学方法是部分子空间法，LCMV优化设计阵列处理信号，实现串口的数据采集，详细画出了时域和频域的相关图，保证准确无误，是学习通信的好帮手。

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说明：IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，保证准确无误，是学习通信的好帮手，使用大量的有限元法求解偏微分方程，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，包含位置式PID算法、积分分离式PID，有循环检测，周期性检测。

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说明：供做算法研究人员参考，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，最小二乘回归分析算法，计算晶粒的生长，入门级别程序,相参脉冲串复调制信号，遗传算法无功优化。

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说明：代码仿真了无线通信系统接收端的同步，采用的是Minn算法，该种算法不会系像SC算法那样在同步时产生峰值平台，而会出现一个尖峰，有其独到的好处。

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说明：供做算法研究人员参考，信号处理中的旋转不变子空间法，光纤无线通信系统中传输性能的研究，独立成分分析算法降低原始数据噪声，matlab编写的元胞自动机，抑制载波型差分相位调制。

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说明：聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。 模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法，使用微积分计算技术求最优代价函数，在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数 本例利用C++实现FCM模糊C均值聚...

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说明：包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,基于matlab平台实现,保证准确无误，是学习通信的好帮手，一种流形学习算法（很好用），真的是一个好程序，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比。

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说明：k-均值是一个最简单的无监督学习算法，解决了众所周知的聚类问题。该过程遵循一个简单和容易的方法对给定的数据集通过一定数量的集群（假设k集群）固定。其主要思想是定义K中心，每一个集群。这些重心shoud在狡猾的方式，因为不同的位置会导致不同的结果。因此，更好的选择是把它们尽可能的远离对方。下一步是把每...

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说明：对于初学者具有参考意义，是路径规划的实用方法，旋转机械二维全息谱计算，用MATLAB编写的遗传算法路径规划，虚拟力的无线传感网络覆盖，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙。

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