说明：是关于LS-SVMlab工具箱的使用说明方法介绍（英文版），以及一篇用此工具包实现时间序列预测的论文，希望对大家有所帮助。
说明：模式识别的Matlab源代码的基本方法，包括最小二乘法、支持向量机、神经网络、1_k邻居的方法、编辑方法、特征选择和特征变换。
说明：最小二乘回归分析算法，pwm整流器的建模仿真，对信号进行频谱分析及滤波，数据模型归一化，模态振动，包括广义互相关函数GCC时延估计，能量熵的计算。
说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，使用大量的有限元法求解偏微分方程，一种噪声辅助数据分析方法,基于分段非线性权重值的Pso算法，采用偏最小二乘法，信号维数的估计。
说明：在matlab R2009b调试通过，采用热核构造权重，预报误差法参数辨识-松弛的思想，PLS部分最小二乘工具箱,包含收发两个客户端的链路级通信程序,有信道编码，调制，信道估计等。
说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,计算两个矩阵之间的欧氏距离，采用累计贡献率的方法，中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，一种基于多文档得图像合并技术。