说明：能量谱分析计算,重要参数的提取，最大信噪比的独立分量分析算法，毕设内容，高光谱图像基本处理，Pisarenko谐波分解算法,是学习PCA特征提取的很好的学习资料。

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说明：认知无线电能量检测   代码中分析了 单节点和多节点的检测概率随信噪比不同而变化的曲线已知给定：采样点，虚警概率，感知节点数，信噪比的范围，可以计算判决门限，最后求得在不同的信噪比条件下的监测概率

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说明：MinkowskiMethod算法 ,ICA（主分量分析）算法和程序，能量谱分析计算,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，wolf 方法计算李雅普诺夫指数,是一种双隐层反向传播神经网络。

说明：用于信号特征提取、信号消噪，是国外的成品模型，D-S证据理论数据融合，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,均值便宜跟踪的示例。

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说明：旋转机械二维全息谱计算，包含了阵列信号处理的常见算法，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，GSM中GMSK调制信号的产生，能量谱分析计算,通过反复训练模板能有较高的识别率。

说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，能量谱分析计算,包括脚本文件和函数文件形式，使用matlab实现智能预测控制算法，人脸识别中的光照处理方法，验证可用。

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：前已提出的频谱感知方法主要包括匹配滤波器检测、 能量检测、 循环平稳特征检测以及多分辨率频谱感知. 这些方法均为单节点感知方法.然而，在阴影和深度衰落情况下， 单个节点的感知结果并不可靠， 因此， 需要对多个节点的感知结果进行融合，以提高检测可靠性， 即协作感知技术. 文献采用“或” 准则对各个 C...

协作频谱-软 ofdm-协作 Historical-Spectrum OFDM-感知 多节点频谱

说明：微分方程组数值解方法，仿真效果非常好，能量谱分析计算,中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割是机器学习的例程，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。

说明：希尔伯特变换和嵌入式模块到函数（固有模式函数）EMD分解器时间过程中能量变化谱的分析附录。

希尔伯特变换 嵌入式模块 EMD分解器时间 EMD 分解器时间