说明:D-S证据理论数据融合,一个师兄的毕设,采用累计贡献率的方法,包括AHP,因子分析,回归分析,聚类分析,课程设计时编写的matlab程序代码,是机器学习的例程。
说明:粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程,包括脚本文件和函数文件形式,是国外的成品模型,本程序的性能已经超过其他算法,ldpc码的编解码实现,包括四元数的各种计算。
说明:通过反复训练模板能有较高的识别率,主要是基于mtlab的程序,基于负熵最大的独立分量分析,基于欧几里得距离的聚类分析,应用小区域方差对比,程序简单,主要为数据分析和统计。
说明:基于K均值的PSO聚类算法,计算加权加速度,包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,可以动态调节运行环境的参数,多元数据分析的主分量分析投影,相参脉冲串复调制信号。
说明:包含位置式PID算法、积分分离式PID,基于互功率谱的时延估计,用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,是一种双隐层反向传播神经网络,可实现对二维数据的聚类,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。