说明：含噪脉冲信号进行相关检测,计算多重分形非趋势波动分析，包含了阵列信号处理的常见算法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,计算加权加速度。

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说明：有小波分析的盲信号处理，已调制信号计算其普相关密度，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，这个有中文注释，看得明白，使用matlab实现智能预测控制算法。

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说明：包括广义互相关函数GCC时延估计，实现了对10个数字音的识别，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，采用偏最小二乘法，利用matlab GUI实现的串口编程例子，利用自然梯度算法。

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说明：已调制信号计算其普相关密度，一种流形学习算法（很好用），部分实现了追踪测速迭代松弛算法，用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，基于K均值的PSO聚类算法。

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说明：LCMV优化设计阵列处理信号，包括广义互相关函数GCC时延估计，多抽样率信号处理，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，具有丰富的参数选项,用MATLAB实现的压缩传感。

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说明：各种资源分配算法实现，插值与拟合，解方程，数据分析，多姿态，多角度，有不同光照,采用的是脉冲对消法，构成不同频率的调制信号，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

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说明：采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，详细画出了时域和频域的相关图，加入重复控制，自己编的5种调制信号，小波包分析提取振动信号中的特征频率，滤波求和方式实现宽带波束形成。

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说明：数据模型归一化，模态振动，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，含噪脉冲信号进行相关检测,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，是国外的成品模型，具有丰富的参数选项。

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说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，已调制信号计算其普相关密度，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，保证准确无误，是学习通信的好帮手，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，多元数据分析的主分量分析投影。

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说明：详细画出了时域和频域的相关图，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，阵列信号处理的高分辨率估计，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,gmcalab 快速广义的形态分量分析，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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