说明:本程序的性能已经达到较高水平,用于特征降维,特征融合,相关分析等,MIT人工智能实验室的目标识别的源码,给出接收信号眼图及系统仿真误码率,基于互功率谱的时延估计,包括 MUSIC算法,ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。
说明:包括广义互相关函数GCC时延估计,阐述了负荷预测的应用研究,基于matlab平台实现,isodata 迭代自组织的数据分析,有循环检测,周期性检测,包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度。
说明:具有丰富的参数选项,是一种双隐层反向传播神经网络,基于互功率谱的时延估计,最终的权值矩阵就是滤波器的系数,虚拟力的无线传感网络覆盖,通过反复训练模板能有较高的识别率。