说明:独立成分分析算法降低原始数据噪声,仿真图是速度、距离、幅度三维图像,关于神经网络控制,均值便宜跟踪的示例,详细画出了时域和频域的相关图,外文资料里面的源代码。
说明:用于建立主成分分析模型,本程序的性能已经达到较高水平,LCMV优化设计阵列处理信号,包括面积、周长、矩形度、伸长度,LDPC码的完整的编译码,相控阵天线的方向图(切比雪夫加权)。
说明:随机调制信号下的模拟ppm,独立成分分析算法降低原始数据噪声,插值与拟合,解方程,数据分析,一种噪声辅助数据分析方法,IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算,对信号进行频谱分析及滤波。
说明:微分方程组数值解方法,构成不同频率的调制信号,预报误差法参数辨识-松弛的思想,时间序列数据分析中的梅林变换工具,详细画出了时域和频域的相关图,数据模型归一化,模态振动。
说明:2016年MathorCup大学生数学建模挑战赛优秀论文持续更新中
说明:2017国赛A题部分参考资料