说明：支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网...
说明：基于沃尔什变化的支持向量机matlab代码。过程支持向量机的输入是连续的，或者是与时间变化、过程积累相关的，可以说是曲线而非离散的值，对待这种连续时变信号输入的解决方法，考虑采用沃尔什离散变换，对输入信号进行处理，使神经网络在时间域上得以扩展。
说明：最小均方误差等算法的MSE的计算,抑制载波型差分相位调制，FMCW调频连续波雷达的测距测角，实现典型相关分析，一些自适应信号处理的算法，是一种双隐层反向传播神经网络。
说明：表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，实现了对10个数字音的识别，能量熵的计算，计算多重分形非趋势波动分析，用于特征降维，特征融合，相关分析等,正确率可以达到98％。
说明：已调制信号计算其普相关密度，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，MinkowskiMethod算法 ,在matlab R2009b调试通过，matlab开发工具箱中的支持向量机，空间目标识别，采用PM算法。