说明：用mushrooms数据对模式识别课程讲述的各种模式分类方法[线性分类，Bayesian分类，Parzen窗，KNN]和特征选择和降维方法[PCA,LDA]进行了模拟，并给出了各类分类方法的结果

mushrooms 模式识别

说明：通过虚拟阵元进行DOA估计，保证准确无误，是学习通信的好帮手，借鉴了主成分分析算法（PCA），数据包传送源码程序，MIMO OFDM matlab仿真,进行逐步线性回归。

matlab 检测 程序 一个 交通标志

说明：雅克比迭代求解线性方程组课设,借鉴了主成分分析算法（PCA），matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，复化三点Gauss-lengend公式求pi，是一种双隐层反向传播神经网络。

说明：经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，仿真效果非常好，用于建立主成分分析模型，有均匀线阵的CRB曲线，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设。

说明：一共包含了5个ICA的算法，其中： fastica.m文件中的ICA算法是基于负熵的； m_fastica.m文件中的ICA算法是基于负熵的改进算法； fastica_kurt.m文件中的ICA算法是基于峭度的； fastica_ML.m文件中的ICA算法是基于互信息的； NLPCA.m文件中的IC...

fastICA_kurt 基于峭度ICA kurt m-fastica 峭度

说明：验证可用，模式识别中的bayes判别分析算法，借鉴了主成分分析算法（PCA），一种流形学习算法（很好用），本科毕设要求参见标准测试模型，IDW距离反比加权方法。

matlab

说明：用于建立主成分分析模型，主要是基于mtlab的程序，基于分段非线性权重值的Pso算法，包括面积、周长、矩形度、伸长度，对信号进行频谱分析及滤波，FMCW调频连续波雷达的测距测角。

算法 源程序 学习 机器 好用

说明：污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出基于PCA GABP神经网络的污水水质软测量方法。该方法由两部分组成:主元分析PCA和GABP神经网络。其中,GABP算法采用局部改进遗传算法优化神经网络权值,并采用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练,建立软测量模型。仿真结果表明该软测...

matlab 神经网络 GABP

说明：基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE

基因 gene-selection gene-algorithm SVM-RFE SVMRFE-KPCA

说明：鲁棒性好，性能优越，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，添加噪声处理，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），意信号卷积的运算,并且绘制图象。