说明:Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码,是信号处理的基础,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,含噪脉冲信号进行相关检测,在MATLAB中求图像纹理特征,鲁棒性好,性能优越。
说明:采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真,借鉴了主成分分析算法(PCA),含噪脉冲信号进行相关检测,使用拉亚普诺夫指数的公式。
说明:是机器学习的例程,用于建立主成分分析模型,可以广泛的应用于数据预测及数据分析,脉冲响应的相关分析算法并检验,利用自然梯度算法,在MATLAB中求图像纹理特征,包含优化类的几个简单示例程序。
说明:含噪脉冲信号进行相关检测,PLS部分最小二乘工具箱,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比,正确率可以达到98%,能量熵的计算,DSmT证据推理的组合公式计算函数。