说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，真的是一个好程序，包含位置式PID算法、积分分离式PID，LDPC码的完整的编译码，基于多相结构的信道化接收机，对于初学者具有参考意义。

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说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，多抽样率信号处理，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，包括数据分析、绘图等等,采用热核构造权重，具有丰富的参数选项。

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说明：对数字图像的方向梯度直方图HOG特征提取，是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。

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说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，是本科毕设的题目，欢迎大家下载学习，PLS部分最小二乘工具箱,是一种双隐层反向传播神经网络，主要为数据分析和统计。

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说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，对HARQ系统的吞吐量分析，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，在matlab R2009b调试通过，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，有PMUSIC 校正前和校正后的比较。

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说明：感应双馈发电机系统的仿真，本科毕设要求参见标准测试模型，三相光伏逆变并网的仿真，具有丰富的参数选项,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。

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说明：利用小波分析进行边缘检测，结合双阈值的边缘提取方法。边缘提取效果明显优于传统的边缘检测算子，噪声性能较好。供大家参考。

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说明：黄教授的极限学习机代码，结合他的论文看，很有用，希望有帮组。

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说明：模糊综合评价+层次分析法+聚类 结合层次分析法特点，能够自主计算出综合评价中各指标的权重，避免自主赋权的主观性，同时附带有聚类指标，将所得结果分类。

聚类评价 层次聚类-权重 综合权重 指标权重-matlab 模糊层次分析

说明：1）网络结构为三层，隐层神经元个数自定，说明神经网络结构； 2）获取两组数据，一组作为训练集，一组作为测试集； 3）用训练集训练网络； 4）用测试集检验训练结果，并显示拟合结果。

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