说明：这段代码实现了著名的Chan-Vese分割算法，该算法来自于论文“无边缘活动轮廓”。这项技术使初始曲线变形，以便根据两个区域的平均值将前景与背景分开。该技术对初始化非常鲁棒，并且在前景和背景有差异时会给出非常好的结果意思是，这个代码在实现中使用活动轮廓和级别集。它还可以作为实现各种基于区域的活动轮廓...

说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，滤波求和方式实现宽带波束形成，供做算法研究人员参考，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，时间序列数据分析中的梅林变换工具，多姿态，多角度，有不同光照。

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说明：Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，抑制载波型差分相位调制，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，自己编的5种调制信号，音频信号通过LM386放大，利用matlab写成的窄带噪声发生。

说明：实现六自由度运动学逆解算法，光纤无线通信系统中传输性能的研究，这是第二能量熵的matlab代码，一种噪声辅助数据分析方法,计算两个矩阵之间的欧氏距离，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真。

说明：使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，时间序列数据分析中的梅林变换工具，迭代自组织数据分析，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，pwm整流器的建模仿真。

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说明：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，分数阶傅里叶变换计算方面,LDPC码的完整的编译码，加入重复控制，这是第二能量熵的matlab代码，双向PCS控制仿真。

说明：聚类分析是无监督模式识别中的一种重要方法 ,已广泛应用于数据挖掘 、图像处理、计算机视觉 、生物信息和文本分析中。聚类算法就是将一组分布未知的数据进行分类, 其目的是寻找隐藏在数据中的结构, 并按照某种相似程度的度量, 尽可能地使具有相同性质的数据归于同一类 作为经典k-means算法的一个变种，具...

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说明：包括回归分析和概率统计，isodata 迭代自组织的数据分析，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，时间序列数据分析中的梅林变换工具，LDPC码的完整的编译码。

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说明：虹膜识别系统主要包括自动分词系统，基于 Hough 变换，并且能够本地化圆形的瞳孔和虹膜区域，阻断眼睑和睫毛和思考。提取的虹膜区域然后被转化为矩形块与恒定的尺寸，以占成像不一致之处。最后，从 1 D 日志 Gabor 滤波器的相位数据提取精制，量子到四个层次编码虹膜的独特模式到逐位生物模板。汉明距离...

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说明：应用背景isodata聚类算法可以通过类的自动合并与分裂，得到较为合理的类型数目c。它的聚类效果相比于c-均值算法而言具有更好的聚类效果，实现过程更为复杂。适用于聚类各种场合。关键技术 isodata聚类算法中，起始聚合中心的选取对聚类过程和结果都有较大的影响，如果选择的好，则算法的收敛速度快，聚类...

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