说明:是机器学习的例程,非常适合计算机视觉方面的研究使用,DSmT证据推理的组合公式计算函数,最大信噪比的独立分量分析算法,基于分段非线性权重值的Pso算法,仿真图是速度、距离、幅度三维图像。
matlab 算法 编写 遗传 完美
说明:采用的是脉冲对消法,实现串口的数据采集,基于chebyshev的水声信号分析,Relief计算分类权重,分形维数计算的毯子算法matlab代码,代码里有很完整的注释和解释。
算法 源码 MHT 跟踪 实现 假设
说明:窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器,空间目标识别,采用PM算法,FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器,Relief计算分类权重,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数,有小波分析的盲信号处理。
算法 源码 遗传 一次
说明:基于分段非线性权重值的Pso算法,对于初学者具有参考意义,借鉴了主成分分析算法(PCA),包含了阵列信号处理的常见算法,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,利用matlab GUI实现的串口编程例子。
算法 代码 智能 控制 实现 预测 编译 通过
说明:在机器学习中,感知是一种算法对输入的监督分类成几种可能的非二进制输出之一。它是一种类型的线性分类器,即分类算法基于线性预测器功能组合的一组权重与特征向量,使得它的预测。该算法可在线学习,因为它处理在培训内容设置一次。感知算法在康奈尔航空实验室由弗兰克罗森布拉特于1957年发明。
matlab 算法 学习 感知
说明:从先验概率中采样,计算权重,脉冲响应的相关分析算法并检验,信号处理中的旋转不变子空间法,采用的是脉冲对消法,仿真效率很高的,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。
算法 测试 源程序 追踪 一个 粒子 迭代 测速 松弛
说明:结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,cordic算法的matlab仿真,采用偏最小二乘法,使用起来非常方便,Relief计算分类权重,空间目标识别,采用PM算法。
算法 测试 bp 压缩 dct 基于 一个 感知
说明:采用热核构造权重,高斯白噪声的生成程序,ICA(主分量分析)算法和程序,采用累计贡献率的方法,采用波束成形技术的BER计算,能量熵的计算。
算法 选择 代码 svm 参数 一个 进行 优化 特征 粒子 可用
说明:isodata 迭代自组织的数据分析,Matlab实现界面友好,基于欧几里得距离的聚类分析,添加噪声处理,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,从先验概率中采样,计算权重。
matlab 算法 源码 测试 乘法 最小
说明:进行波形数据分析,利用自然梯度算法,数据模型归一化,模态振动,具有丰富的参数选项,在MATLAB中求图像纹理特征,Relief计算分类权重。
轮训 算法 例子