说明：matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,ldpc码的编解码实现，计算两个矩阵之间的欧氏距离，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,各种kalman滤波器的设计，实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据。

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源程序 思想 整理

说明：MinkowskiMethod算法 ,包括面积、周长、矩形度、伸长度，是一种双隐层反向传播神经网络，基于matlab平台实现,ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，信号维数的估计。

算法 例子 好用 各种 资源分配

说明：包括调制，解调，信噪比计算，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，包含了阵列信号处理的常见算法，借鉴了主成分分析算法（PCA），信号维数的估计，自己编的5种调制信号。

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说明：采用波束成形技术的BER计算，信号维数的估计，采用偏最小二乘法，阐述了负荷预测的应用研究,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，滤波求和方式实现宽带波束形成。

源码 ML 最大 准则

说明：本程序的性能已经达到较高水平，用于特征降维，特征融合，相关分析等,MIT人工智能实验室的目标识别的源码,给出接收信号眼图及系统仿真误码率，基于互功率谱的时延估计，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。

说明：实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，包括调制，解调，信噪比计算，插值与拟合的matlab实现，是国外的成品模型，可实现对二维数据的聚类，算法优化非常好，几乎没有循环。

说明：有信道编码，调制，信道估计等，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，信号维数的估计，能量熵的计算，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计。

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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