说明：FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，最小均方误差（MMSE）的算法，实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，进行逐步线性回归，基于matlab GUI界面设计。

说明：含噪脉冲信号进行相关检测,PLS部分最小二乘工具箱,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，正确率可以达到98％，能量熵的计算，DSmT证据推理的组合公式计算函数。

说明：基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE

基因 gene-selection gene-algorithm SVM-RFE SVMRFE-KPCA

说明：KNN-KSR方法是一种不直接建立自变量与因变量间数学关系去预测因变量的方法。该方法基于以下两个假设：(1)在所选择的样本描述指标信息足够完备时，性质越相似的样本在同类指标间的空间分布越接近，否则其空间距离也越大；(2)如果两类指标间存在较大关联度，则样本分别在两类指标内的空间分布也具有较大相似性。...

说明：支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 基本情况　Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分...

matlab svm 训练 机器 学习方法

说明：系统概况及实施细则特征提取。您可以使用以下两种方法之一：地区按你的一滴从探测器1的分配产生。另外，这里是一个Matlab代码的例子多尺度BLOB探测器，类似于你有什么样的分配1来实现。当设置探测器的参数，确保你每幅图像得到至少几百地区。特征描述。使用此代码为计算圆形区域，如从分配1的说明，其中斑点检...

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说明：基因选择算法 SVMRFE 基因选择算法 SVMRFE 基因选择算法，SVMRFE。

基因选择算法 SVM-RFE

说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，用于特征降维，特征融合，相关分析等,快速扩展随机生成树算法，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，数学方法是部分子空间法。

源程序 ldpc 完整 译码 完美

说明：图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点。灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两...

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说明：三个众所周知的外观基于子空间人脸识别算法用于测试压缩的影响： 主成分分析法-PCA （土耳其人和彭特兰，1991年），线性判别分析-LDA （Belhumeur 等，1996年） 和独立成分分析-ICA （巴特莱特等人，2002年）。它是重要的是提及我们用 ICA 建筑 2从 （巴特莱特等人，200...

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