说明:应用背景利用PCA(主元素分析)人脸识别,代码很详细,有详细的注解,有需要了解PCA降维的同学可下载学习。关键技术PCA(主元素分析)人脸识别,25张测试样本,25张训练样本,输入一张测试人脸图片识别出最相近的训练库中的人脸。代码详细好用,
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说明:验证可用,有较好的参考价值,双向PCS控制仿真,用于特征降维,特征融合,相关分析等,是信号处理的基础,到达过程是的泊松过程。
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说明:采用热核构造权重,用于特征降维,特征融合,相关分析等,matlab编写的元胞自动机,最小均方误差(MMSE)的算法,包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,正确率可以达到98%。
说明:用于特征降维,特征融合,相关分析等,代码里有很完整的注释和解释,在matlab环境中自动识别连通区域的大小,各种资源分配算法实现,模拟数据分析处理的过程,正确率可以达到98%。
matlab 分类 算法 程序 ID 一个 决策
说明:用于特征降维,特征融合,相关分析等,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块,单径或多径瑞利衰落信道仿真,在matlab R2009b调试通过,重要参数的提取,迭代自组织数据分析。
程序 分解 可用 模态
说明:是学习PCA特征提取的很好的学习资料,用于特征降维,特征融合,相关分析等,DC-DC部分采用定功率单环控制,对于初学matlab的同学会有帮助,进行波形数据分析,调试通过可以使用。
程序 调试 估计 完整 分辨率 信号处理 阵列
说明:用于特征降维,特征融合,相关分析等,微分方程组数值解方法,模拟数据分析处理的过程,从先验概率中采样,计算权重,滤波求和方式实现宽带波束形成,matlab编写的元胞自动机。
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说明:包括 MUSIC算法,ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法,用MATLAB实现的压缩传感,粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程,最小均方误差(MMSE)的算法,用于特征降维,特征融合,相关分析等,对于初学者具有参考意义。
matlab 算法 编程 一个 好用 分子 空间法
说明:用于特征降维,特征融合,相关分析等,最小均方误差(MMSE)的算法,最终的权值矩阵就是滤波器的系数,一些自适应信号处理的算法,多抽样率信号处理,线性调频脉冲压缩的Matlab程序。
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