说明：Kohonen网络是自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特征并自动聚类。Kohonen神经网络是芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen提出的，该网络通过自组织特征映射调整网络权值，使神经网络收敛于一种表示形态，在这一形态中一个神经元只对某种输入模式特别匹配或特别敏...

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说明：突出对象检测已经吸引了很大的兴趣，和最近设计了各种启发式的计算模型。在本文中，我们认为，凸极地图计算作为回归问题。我们的方法，方法基于多级图像分割方法，使用监督的学习方法的区域特征向量映射到一个显著性分数，和最后熔断器显著性分数的多个级别，收益率显著图。

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说明：我们的模拟支持两种类型的源数据，随机生成的数据文件或图像文件。理想要测试的误码率性能和信号星座的通道影响的随机数据时，图像文件给我们一个直观的印象和比较不同的渠道。 源数据生产后，试点被插入数据源数据的头在每个连贯一致的时间。它用于估计的随机相位偏移的决定调整阶段的接收的信号中恢复的衰落信道和火车...

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说明：Matlab的NNbox提供了建立神经网络的专用函数newff().用newff函数来确定网络层数,每层中的神经元数和传递函数,bP网络可以包含不同的隐层,但理论上已经证明,在不限制隐层节点数的情况下,两层(只有一个隐层)的BP网络可以实现任意非线性映射.

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说明：多层感知器是映射到一组适当的输出输入数据集的一个前馈人工神经网络模型。MLP 由每个层完全连接到下一个节点的有向图，多个图层组成。 在这里是完全注释、 平原和明显的代码多层感知器神经网络，把 （使用两个火车和测试数据集） 的输入的数据划分为两个或多个组，或估计所需的输出使用培训 data(r...

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说明：Zernike 矩是图像的映射到一组复杂的泽尼克多项式。Zernike 多项式正交海誓山盟，Zernike 矩能够代表交错图像没有冗余或重叠的信息之间的时刻。Zernike 矩是对象的显著依赖于翻译中的 ROI 与缩放。尽管如此，其震级是独立于该对象的旋转角度。因此，我们可以利用它们来描述对象的形状...

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说明：代码内容：CDMA信道模型仿真，代码亲测可用。包括信道参数的取值，子载波分配， 交织映射和接收端的解调等方面。使用的是qpsk调制方式

说明：基本的OFDM的matlab仿真代码，包括二进制数据的调制部分，经过映射，IFFT变换，添加CP部分，高斯信道再加高斯白噪声，在接收端进行一个你处理过程

正交 复用

说明：验进行了OFDM基带系统的设计与仿真，映射方式采用QPSK调制，并采用了128点IFFT/FFT，利用其中的64路来传送有用数据，并仿真得到了信噪比在2-14dB时的误比特曲线，并与理论值进行了比对。从仿真结果来看，在信噪比为12dB时即满足信噪比小于10-4。

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说明：应用背景图像加密是一个重要的研究领域。由于数据加密不同于图像的水平和庞大的数据量。很少有算法被发明出来，但它们在一定的参数和良好的某些参数。有几个混沌映射实现算法。让我们试一试吧。关键技术加密，图像加密，数据加密，矩阵，数学，和；

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