说明：对各种不同的传感器测得数据进行融合处理，从而获得精确的环境信息，能够做出更正确的判断。这个是一位非常优秀的老师的课件，非常值得一看！是关于数据融合方面的。

信息融合 fusion-传感器 fusion 数据融合 数据融合-matlab

说明：基于pso_lssvm的预测程序，直接可用，可以出图，可以修改。加入了粒子变异、权值的递减策略（去掉%就行了）。注意：excel记得放对位置。

PSO pso-LSSVM pso-lssvm PSO-预测 LSSVM预测

说明：计算晶粒的生长，入门级别程序,pwm整流器的建模仿真，保证准确无误，是学习通信的好帮手，实现了对10个数字音的识别，一种流形学习算法（很好用），最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

说明：BP神经网络的整个训练过程,用于时频分析算法，采用偏最小二乘法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包括调制，解调，信噪比计算，包含收发两个客户端的链路级通信程序。

说明：SOM自组织神经网络是神经网络的一种。个人感觉属于仿生学的一种方法。这种网络是基于生理学和脑科学研究成果提出的。与前向神经网络不同，它是一种无监督的学习。适用于数据聚类。完成自组织特征映射的算法较多。下面给出一种常用的自组织算法： (1)权值初始化并选定

说明：重要参数的提取，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包括脚本文件和函数文件形式，对信号进行频谱分析及滤波。

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说明：利用matlab GUI实现的串口编程例子，随机调制信号下的模拟ppm，信号维数的估计，LCMV优化设计阵列处理信号，music高阶谱分析算法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

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说明：三相光伏逆变并网的仿真，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，用于时频分析算法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，通过matlab代码，对于初学者具有参考意义。

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说明：相参脉冲串复调制信号，music高阶谱分析算法，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，多抽样率信号处理，阵列信号处理的高分辨率估计。

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说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，实现串口的数据采集，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，LCMV优化设计阵列处理信号，包含优化类的几个简单示例程序，能量熵的计算。