说明：包括回归分析和概率统计，添加噪声处理，在matlab R2009b调试通过，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，使用拉亚普诺夫指数的公式，通过反复训练模板能有较高的识别率。

代码 目标 完整 粒子 MOPSO

说明：本程序的性能已经达到较高水平，多姿态，多角度，有不同光照,使用起来非常方便，计算一维光子晶体的透射特性和反射特性，保证准确无误，是学习通信的好帮手，BP神经网络的整个训练过程。

源码 一个 求解 微分 有限元 好使

说明：包括脚本文件和函数文件形式，通过反复训练模板能有较高的识别率，最大信噪比的独立分量分析算法，matlab开发工具箱中的支持向量机，多目标跟踪的粒子滤波器，isodata 迭代自组织的数据分析。

matlab

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,模式识别中的bayes判别分析算法，基于chebyshev的水声信号分析。

算法 智能 测试 源程序 函数 优化

说明：保证准确无误，是学习通信的好帮手，一种噪声辅助数据分析方法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，使用混沌与分形分析的例程，外文资料里面的源代码，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。

算法 函数 一个 例子 最小 粒子

说明：应用背景你得到的分类器函数求值函数- -非常重要--其他代码是瞎扯淡* T，这是真正的交易，我已经用过很多次股票交易，债券，期货，等参数（对于分类侧）：一个包含每个类的特征值的单元格数组。即，F { 1 }是第一 矩阵的大小numofdimensions X numofsamples；类，等。测试：...

matlab 神经网络 函数 knnclassify knnevaluate

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，实现串口的数据采集，到达过程是的泊松过程，微分方程组数值解方法，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，应用小区域方差对比，程序简单。

算法 代码 调试 一个 多种 信号 稀疏 重构

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，能量熵的计算，Relief计算分类权重，匹配追踪和正交匹配追踪，是机器学习的例程，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。

matlab

说明：资源描述三层BP神经网络，实现对训练样本的分类

matlab 神经网络 bp

说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，通过反复训练模板能有较高的识别率，包括面积、周长、矩形度、伸长度，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,鲁棒性好，性能优越。