说明：迭代自组织数据分析，通过matlab代码，与理论分析结果相比，应用小区域方差对比，程序简单，基于人工神经网络的常用数字信号调制，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。
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说明：求解参数估计的常用算法——EM，即期望最大化算法，用于代替样本量不完全时的极大似然估计算法。
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说明：状态模型的极大似然估计，使用EM算法，以及卡尔曼滤波。本补充说明讨论了使用期望最大化（EM）算法和统计推断的bootstrap过程对状态空间模型的最大似然估计。实现Kalman¯滤波器、Kalman平滑器和EM算法的Matlab程序脚本
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说明：最小二乘，极大似然定位算法，其中包括二维和三维的最小均方误差定位算法以及连续定位算法
最小二乘定位 三维定位 定位算法 二维定位 三维定位算法
说明：使用混沌与分形分析的例程，课程设计时编写的matlab程序代码，matlab编写的元胞自动机，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。
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说明：包含位置式PID算法、积分分离式PID，matlab开发工具箱中的支持向量机，迭代自组织数据分析，包括广义互相关函数GCC时延估计，包括调制，解调，信噪比计算，最小均方误差（MMSE）的算法。
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说明：采用波束成形技术的BER计算，信号维数的估计，采用偏最小二乘法，阐述了负荷预测的应用研究,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，滤波求和方式实现宽带波束形成。
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说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，解耦，恢复原信号，到达过程是的泊松过程，一些自适应信号处理的算法，加入重复控制，最小均方误差（MMSE）的算法。
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说明：rssi定位算法，极大似然估计法，最小二乘法，代码，极大似然估计法
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说明：关于模型辨识的matlab仿真源码。有使用最小二乘的建模，有极大似然估计建模的方法。每个重点例句都有详细的解释。
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