说明：包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,cordic算法的matlab仿真，主要是基于mtlab的程序，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，独立成分分析算法降低原始数据噪声，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。

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说明：光纤陀螺输出误差的allan方差分析，有均匀线阵的CRB曲线，GPS和INS组合导航程序，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，一种噪声辅助数据分析方法,本程序的性能已经超过其他算法。

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说明：用于信号特征提取、信号消噪，有均匀线阵的CRB曲线，插值与拟合，解方程，数据分析，通过反复训练模板能有较高的识别率，采用热核构造权重，毕业设计有用。

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说明：包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,使用matlab实现智能预测控制算法，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，有井曲线作为输入可计算其地震波的衰减,Pisarenko谐波分解算法,具有丰富的参数选项。

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说明：PCA的步骤： 1 先将数据中心化； 2 求得的协方差矩阵； 3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量； 4 将特征值与特征向量进行排序； 5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向； 6 求出降维后的数据。

pca-排序 pca中心 投影降维 PCA-降维数 pca矩阵降维

说明：实验两张图片的拼接，对于图片中的匹配对，用ransac方法消除错配，并估计出仿射矩阵。然后将一张图进行仿射变换，再实现拼接

仿射变换MATLAB 估计仿射变换 图片拼接MATLAB ransac-图片匹配 image-stitching

说明：提出一种全新的子载波调制方式盲识别算法,该算法利用OFDM子载波组的统计特性,然后通过推导得到新的基于混合高阶矩的特征量,使得到新的特征量不受信噪比、载波频偏与相位偏移的影响。

调制-识别 混合调制识别 调制识别 高阶矩 OFDM相位偏移

说明：独立分析 主成分分析 可以提取矩阵独立成分与主成分，显示空间特征与时间特征以及对应的奇异分析用于计算能进行奇异值分解等。主要用于数值的提取计算等。

主成分分析pca ICA PCA-奇异 PCA_ICA

说明：首先分析了基于非相干信号子空间(ISM)的宽带源DOA估计方法，并将基于数 据阵共轭重构的修正MUSIC算法应用于ISM方法中，提高了分辨能力而且可以分 辨相干信源。接下来讨论了相干信号子空间(CSM)方法的宽带相干源DOA估计， 分析了聚焦矩阵及聚焦频率对DOA估计性能的影响，给出了最佳聚焦矩阵的...

MUSIC DOA 宽带阵列信号 波达方向估计 色噪声 信号子空间 聚焦矩阵 ISM

说明：Zernike 矩是图像的映射到一组复杂的泽尼克多项式。Zernike 多项式正交海誓山盟，Zernike 矩能够代表交错图像没有冗余或重叠的信息之间的时刻。Zernike 矩是对象的显著依赖于翻译中的 ROI 与缩放。尽管如此，其震级是独立于该对象的旋转角度。因此，我们可以利用它们来描述对象的形状...

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