说明：应用背景每个多天线发射机力求其数据定向到只有一个多元接收机干扰从所有其他用户的发射机。最小数目需要为每个用户的多个的天线用户为联合李-SP-SINR 问题没有得到解决到目前为止，但新本文结果。 关键技术IEEE 802.11 n 统计传播模型假定[16]: 1) 功率方位谱 (PAS) 和功率延迟配...

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说明：我们考虑视觉的图像表示的问题分析。当表示图像作为载体， 特征向量空间是维数的非常高，这使得它的很难统计技术的应用 视觉分析。为解决这一问题，矩阵分解技术，如奇异向量分解 （SVD） 和非负矩阵分解 （NMF），受到越来越多的近几年的利息金额。 矩阵分解

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说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

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说明：提出了一种可快速、高精度提取不规则光点图像中心的多尺度光点图像中心定位方法。首先，结合图像形态学处 理和阈值分割确定光点图像区域，初步确定光点图像大小；然后，计算不同尺度空间下各光点图像区域的Ｈｅｓｓａｉｎ矩阵， 由Ｈｅｓｓａｉｎ矩阵特征值确定的判决系数确定最佳尺度，并确定光点图像中心像素级坐标...

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说明：目前，感应电动机是各行业的主导传动装置。与直流电动机相比，感应电动机动态响应差，控制起来相当麻烦。在电压型逆变器中，通过对逆变器开关矢量的优化选择，可以直接控制定子磁链和电磁转矩。本文应用空间矢量脉宽调制（SVPWM）技术，对采用V/F方法的IM驱动器进行了建模，更好地理解V/F方法及其难点。采用三...

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说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...

说明：包括脚本文件和函数文件形式，空间目标识别，采用PM算法，分数阶傅里叶变换计算方面,计算两个矩阵之间的欧氏距离，采用偏最小二乘法，双向PCS控制仿真。

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说明：进行波形数据分析,雅克比迭代求解线性方程组课设,匹配追踪和正交匹配追踪，通过虚拟阵元进行DOA估计，信号处理中的旋转不变子空间法，计算两个矩阵之间的欧氏距离。

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说明：利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，计算两个矩阵之间的欧氏距离，高斯白噪声的生成程序，空间目标识别，采用PM算法，gmcalab 快速广义的形态分量分析，采用了小波去噪的思想。

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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。

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