说明：迭代自组织数据分析，具有丰富的参数选项,是学习PCA特征提取的很好的学习资料，借鉴了主成分分析算法（PCA），一些自适应信号处理的算法，最小二乘回归分析算法。

matlab 基础 程序 矩阵 编写 求解

说明：主要为数据分析和统计，毕设内容，高光谱图像基本处理，包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,最小均方误差等算法的MSE的计算,高斯白噪声的生成程序。

matlab 基础 程序 调试 矩阵 成功 求解

说明：阵列信号处理的高分辨率估计，数学方法是部分子空间法，本科毕设要求参见标准测试模型，验证可用，各种kalman滤波器的设计，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

matlab 串口 程序 调试 实现 数据采集

说明：数据同化，集合卡尔曼滤波算法全部程序,包括主程序，计算增益矩阵K。

matlab-数据同化 ENSEMBLE-KALMAn 数据同化 matlab数据同化 EnKf-同化

说明：用于读取nc格式的数据的函数，以矩阵方式方便读入matlab中，便于对数据进行下一步的操作，程序利用循环等语句，将.m文件放入文件窗口即可，调用函数就可以读入了。

matlab 文件 nc 读取 数据

说明：基于数据融合的卡尔曼滤波，对各个各个字传感器的滤波结果进行按矩阵加权融合，的到精确的结果

加权融合-数据 加权数据融合 卡尔曼传感器 滤波融合 传感器卡尔曼

说明：集合卡尔曼滤波(EnKF) 数据同化方法可以避免了EKF中协方差演变方程预报过程中出现的计算不准确和关于协方差矩阵的大量数据的存储问题,最主要的是可以有效的控制估计误差方差的增长,改善预报的效果。

集合卡曼 matlab数据同化 EnKf-同化 ensemble EKF

说明：Compressive Sampling是最近讨论非常热烈的数据处理方法。用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得到的高维信号投影到一个低维空间上，然后通过优化求解从这些少量的投影中以高概率重构出原信号。

ComSam Compressive-Sampling 数据处理

说明：正确率可以达到98％，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，滤波求和方式实现宽带波束形成，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，对于初学matlab的同学会有帮助，添加噪声处理。

分类 源程序 数据 自己 SvmPcaKnn

说明：神经网络的ELM算法，比传统的BP和SVM都快，而且效果也很精确。运行平台是matlab，本人已经对原始ELM做了修改，可以适应多种函数，而且在数据处理方面自动产生分类矩阵。-ELM neural network algorithm, than the traditional BP and SVM ...

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