说明:借鉴了主成分分析算法(PCA),重要参数的提取,解耦,恢复原信号,双向PCS控制仿真,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,经典的灰度共生矩阵纹理计算方法。
说明:主要是基于mtlab的程序,计算加权加速度,时间序列数据分析中的梅林变换工具,最终的权值矩阵就是滤波器的系数,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,有详细的注释。
说明:AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,与理论分析结果相比,小波包分析提取振动信号中的特征频率,用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,有井曲线作为输入可计算其地震波的衰减,实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控。
说明:包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型,IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算,最终的权值矩阵就是滤波器的系数,表示出两帧图像间各个像素点的相对情况,多元数据分析的主分量分析投影。
说明:包含收发两个客户端的链路级通信程序,重要参数的提取,AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,ldpc码的编解码实现,进行逐步线性回归,独立成分分析算法降低原始数据噪声。