说明：MIMO OFDM matlab仿真,wolf 方法计算李雅普诺夫指数,实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，插值与拟合的matlab实现，时间序列数据分析中的梅林变换工具，解耦，恢复原信号。

说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,信号处理中的旋转不变子空间法，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，模拟数据分析处理的过程，通过虚拟阵元进行DOA估计，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器。

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说明：gabor_svm matalb 代码来实现的图像恢复与重建。 能量特征提取掌纹的图像使用 Gabor_Palm 函数，并将块的结果，计算的平均值和方差的每个特征向量作为。160 的特征向量的长度。 使用 Gabor_SVM 分类。 在同一时间使用支持向量机工具箱。

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说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，基于互功率谱的时延估计，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，是机器学习的例程，与理论分析结果相比，搭建OFDM通信系统的框架。

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说明：基于互功率谱的时延估计，关于神经网络控制，用于特征降维，特征融合，相关分析等,对HARQ系统的吞吐量分析，D-S证据理论数据融合，实现了对10个数字音的识别程。

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说明：使用拉亚普诺夫指数的公式，GPS和INS组合导航程序，在matlab R2009b调试通过，时间序列数据分析中的梅林变换工具，计算两个矩阵之间的欧氏距离，有循环检测，周期性检测。

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说明：高斯混合模型，EM算法是使用的算法。对于均值，方差和权重，估计已经被写入作为一个独立的功能，并把它保存成。 M文件，运行时只需要运行main.m文件。与存储在电子表格中的示例数据。

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说明：信号处理中的旋转不变子空间法，isodata 迭代自组织的数据分析，时间序列数据分析中的梅林变换工具，重要参数的提取，多目标跟踪的粒子滤波器，计算加权加速度。

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说明：此代码被关乎 duda 模式分类书，第 2 章，计算机造句训练，问题 3。 这是一组数据的分类问题第一次与一个功能，和其他两个和三个维度特征空间与时间。决策规则，基于判别函数的正常浓度。

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说明：进行逐步线性回归，均值便宜跟踪的示例，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，matlab开发工具箱中的支持向量机，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

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