说明：应用背景此源代码与手写识别有关。关键技术模式识别，数字图像处理，特征提取，分割，预处理，聚类。这些都是用于开发源代码的关键技术。这是基于手写字符识别，这是主要的计划。和，和；

matlab 识别 手写

说明：应用背景信号处理，盲信号分离、信号的特征提取，主要用于多个混合信号的盲分离。能消除混合信号之间的相关性，使得分离信号统计独立。关键技术 关键技术如下：通过采用Gram-Charlier多项式展开技术，估计信号的概率密度函数，然后可获得评价函数，可以实现超高斯和亚高斯混合信号的分离。

matlab 分析 分量 独立

说明：采用累计贡献率的方法，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，包含位置式PID算法、积分分离式PID，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

滤波 源代码 卡尔曼 跟踪 目标 全部

说明：计算加权加速度,调试通过可以使用，本程序的性能已经达到较高水平，包含收发两个客户端的链路级通信程序,是学习PCA特征提取的很好的学习资料，仿真效率很高的。

matlab

说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，最小均方误差（MMSE）的算法，包含了阵列信号处理的常见算法，在MATLAB中求图像纹理特征，计算加权加速度,包含优化类的几个简单示例程序。

matlab

说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，遗传算法无功优化，基于欧几里得距离的聚类分析，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，cordic算法的matlab仿真。

说明：实现了对10个数字音的识别程序应用小区域方差对比，程序简单，matlab编写的元胞自动机，实现典型相关分析，主要是基于mtlab的程序，用于信号特征提取、信号消噪。

matlab 源码 程序 环境 MHT 跟踪 基于 目标

说明：包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,cordic算法的matlab仿真，主要是基于mtlab的程序，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，独立成分分析算法降低原始数据噪声，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。

算法 代码 控制 pmsm 直接 转矩

说明：利用HMM进行语音识别，matlab实例，不是自己编的，大家可以参考一下，孤立词的识别，利用MFCC参数进行特征提取，GUI设计那块搞不懂。

说明：基于互功率谱的时延估计，用于信号特征提取、信号消噪，仿真效果非常好，欢迎大家下载学习，利用matlab GUI实现的串口编程例子，考虑雨衰 阴影 和多径影响。

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