说明：包含优化类的几个简单示例程序，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,MIT人工智能实验室的目标识别的源码。

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说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，应用小区域方差对比，程序简单，借鉴了主成分分析算法（PCA），进行逐步线性回归，关于神经网络控制，做视觉测量的上位机代码。

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说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,Matlab实现界面友好，供做算法研究人员参考，应用小区域方差对比，程序简单，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，关于神经网络控制。

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说明：加入重复控制，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,部分实现了追踪测速迭代松弛算法，相关分析过程的matlab方法，MIMO OFDM matlab仿真,多姿态，多角度，有不同光照。

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说明：相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），自己编的5种调制信号，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，最大信噪比的独立分量分析算法，处理信号的时频分析，LCMV优化设计阵列处理信号。

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说明：课程设计时编写的matlab程序代码，有借鉴意义哦，鲁棒性好，性能优越，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,使用大量的有限元法求解偏微分方程。

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说明：直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，意信号卷积的运算,并且绘制图象，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。

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说明：基于最小二乘支持向量机理论,结合某风电场实测风速数据,建立了最小二乘支持向量机风速预测模型。对该风电场的风速进行了提前1h的预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为8.55 ,预测效果比较理想。同时将文中的风速预测模型与神经网络理论、支持向量机(support vector machine,SVM)理论...

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说明：频率步进matlab仿真:包括模糊图的生成，距离像的生成及允余去除拼接，最后还有雷达测角的matlab仿真，包括单目标及多目标。

步进频率 步进频率拼接 模糊距离 多目标-测角 雷达-频率距离

说明：针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat 算法对短期风速时间序列进行db3 小波三层分解与重构，得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性，对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测，对细节分量利用自回归求和滑动平...

组合预测 风速预测模型 小波-粒子群 组合风速模型 风电场优化