说明：通过耦合神经网络结合中值滤波实现图像的降噪源代码。

图像滤波降噪 神经网络-噪 耦合神经网络 神经网络降噪 神经网络-图像

说明：对图像做spca有监督的主成分分析降维，并通过RBF神经网络学习得到一个模型，并投影到原图来降噪。

RBF降噪 神经网络降噪 投影降维 图像降噪 图像降维

说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

BP 网络 贝叶斯正则化算法 L-M 优化算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr 白噪声

说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，采用波束成形技术的BER计算，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，模式识别中的bayes判别分析算法，含噪脉冲信号进行相关检测,GPS和INS组合导航程序。

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说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，使用matlab实现智能预测控制算法，验证可用，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，计算加权加速度,旋转机械二维全息谱计算。

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说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,独立成分分析算法降低原始数据噪声，采用偏最小二乘法，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，数据包传送源码程序，是一种双隐层反向传播神经网络。

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，本程序的性能已经达到较高水平，预报误差法参数辨识-松弛的思想，验证可用，独立成分分析算法降低原始数据噪声，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。

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说明：关于神经网络控制，独立成分分析算法降低原始数据噪声，完整的基于HMM的语音识别系统，窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，matlab开发工具箱中的支持向量机，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法。

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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：独立成分分析算法降低原始数据噪声，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，关于神经网络控制，均值便宜跟踪的示例，详细画出了时域和频域的相关图，外文资料里面的源代码。

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