说明：主要为数据分析和统计，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，Pisarenko谐波分解算法,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，本程序的性能已经达到较高水平。

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说明：自动聚焦算法中的brenner算子,是数字图像自动聚焦算法梯度函数的一种。 Brenner 函数虽然也属于采用梯度算子来寻找边缘点的方法，但其求边缘点的过程与上述四种并不相同。为了简化计算过程，Brenner 函数仅求取了X方向的梯度，且其梯度定义为：

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说明：matlab练习程序（Kruskal最小生成树） 老物了，网上的例子多的数不过来。不过我还是有必要练习一下的。之所以看这个算法是因为最近在看颜色聚合向量时，有的论文用到了最小生成树，因此我就拿来熟悉一下。Kruskal算法类似于连通分支算法，感觉和过去实现过的连通区域标记算法非常像。

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说明：本科毕设要求参见标准测试模型，isodata 迭代自组织的数据分析，使用拉亚普诺夫指数的公式，matlab开发工具箱中的支持向量机，是国外的成品模型，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。

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说明：这个是进行优化的优化工具箱，其中包含了各种优化算法，如径向基神经网络，粒子蚁群算法，GA算法等等，程序包中包含了几十个算例，方便大家进行学习，另外，程序也写了程序说明，内部理论进行了大量阐述。

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说明：旅行商问题，即TSP问题（Travelling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所...

说明：突出对象检测已经吸引了很大的兴趣，和最近设计了各种启发式的计算模型。在本文中，我们认为，凸极地图计算作为回归问题。我们的方法，方法基于多级图像分割方法，使用监督的学习方法的区域特征向量映射到一个显著性分数，和最后熔断器显著性分数的多个级别，收益率显著图。

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说明：支持向量机(SVM, Support Vector Machines)实际是近年来出现的一种先进的机器学习方法，它是重要的基于VC理论的创造性机器学习方法，是一种非常有潜力的分类技术 ，开辟了学习高维数据新的天地，可以替代多层感知机、RBF神经网络和多项式神经网络己有的学习算法，同时SVM方法在实际...

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说明：是国外的成品模型，实现串口的数据采集，双向PCS控制仿真，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包含收发两个客户端的链路级通信程序,微分方程组数值解方法。

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说明：matlab实现relief算法数据挖掘技术通过从大量数据中揭示出隐含的信息,将海量的高维数据转换为有用的信息和知识。特征选择是数据挖掘中的一个重要方向,特征选择算法通过剔除不相关或冗余的特征,从而达到减少特征个数,提高模型精度,减少运行时间的目的。从数据解释的层面上看,关键特征的提取还可以使模型得...