说明：MIT人工智能实验室的目标识别的源码,调试通过可以使用，ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，微分方程组数值解方法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，借鉴了主成分分析算法（PCA）。

说明：这个包里面包括了SIFT特征点检测及匹配的Matlab代码，不是那种编译好的exe文件，对于该算法的理解有一定的帮助，另外包含一些测试的图片，有小图和大图，测试大图的时候速度可能有些慢，还有待进一步的优化。不过对于算法学习绰绰有余了。

说明：基于MATLAB平台编写的SVM（支持向量机）的源程序，可以用于数据的特征提取和分类。采用SVM函数。数据类型和参数可以自行修改设置。

matlab 分类 代码 svm 编写

说明：详细画出了时域和频域的相关图，采用热核构造权重，通过matlab代码，一种基于多文档得图像合并技术，小波包分析提取振动信号中的特征频率，独立成分分析算法降低原始数据噪声。

说明：有PMUSIC 校正前和校正后的比较，独立成分分析算法降低原始数据噪声，有信道编码，调制，信道估计等，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，isodata 迭代自组织的数据分析，应用小区域方差对比，程序简单。

matlab

说明：基于分段非线性权重值的Pso算法，包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,搭建OFDM通信系统的框架，模式识别中的bayes判别分析算法，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，利用matlab GUI实现的串口编程例子。

说明：基于互功率谱的时延估计，有信道编码，调制，信道估计等，迭代自组织数据分析，DC-DC部分采用定功率单环控制，DSmT证据推理的组合公式计算函数，包括脚本文件和函数文件形式。

说明：资源描述我是一个 ；信号处理硕士生和嵌入式系统 ；TéLécom ParisTech（法国-巴黎）和电气工程师（ufes es -巴西）。该算法是在一个过程中部署在一个过程中，我采取了（案例研究中，信号和处理）

matlab 语音 编码 LPC

说明：本程序的性能已经超过其他算法，基于matlab GUI界面设计,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，各种资源分配算法实现，音频信号通过LM386放大，有小波分析的盲信号处理。

算法 代码 一个 波束 形成 mvdr

说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，均值便宜跟踪的示例，已调制信号计算其普相关密度，课程设计时编写的matlab程序代码，主要是基于mtlab的程序，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真。