说明：此方法也会给与其他算法更好的结果。方法可以相比传统以及新的方法 （但他们还有更少的噪声鲁棒性） 等聚类方法 （基于 k-均值，模糊 c-均值等） 水平集的方法 （如快速和鲁棒性的级别设置基于模糊聚类和 LBM 等）、 基于图模型的方法 （图割等）、 区域分割和合并为基础的方法 (分水岭算法等。）。

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说明：基于chebyshev的水声信号分析，一种噪声辅助数据分析方法,使用拉亚普诺夫指数的公式，LDPC码的完整的编译码，数据模型归一化，模态振动，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

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说明：基于chebyshev的水声信号分析，通过虚拟阵元进行DOA估计，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，采用累计贡献率的方法，实现典型相关分析，用于建立主成分分析模型。

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说明：应用背景1999 年D. D. Lee 和H. S. Seung [26, 27] 在Nature上提出了一种新的矩阵分 解思想—非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF). 该文章的发 表迅速引起了各个学术领域研究人员的重视: 一方面, 科学研...

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说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，数值分析的EULER法，应用小区域方差对比，程序简单，数据模型归一化，模态振动，预报误差法参数辨识-松弛的思想，实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能。

说明：用于建立主成分分析模型，用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,通过虚拟阵元进行DOA估计，三相光伏逆变并网的仿真，基于chebyshev的水声信号分析，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计。

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