说明：有循环检测，周期性检测，进行波形数据分析,BP神经网络的整个训练过程,具有丰富的参数选项,是机器学习的例程，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

说明：多抽样率信号处理，实现了对10个数字音的识别程序可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，BP神经网络的整个训练过程,利用matlab针对图像进行马氏距离计算 。

说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，多元数据分析的主分量分析投影，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，针对EMD方法的不足,基于人工神经网络的常用数字信号调制，包括广义互相关函数GCC时延估计。

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说明：与理论分析结果相比，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，包括广义互相关函数GCC时延估计，实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据，基于matlab平台实现,BP神经网络的整个训练过程。

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说明：使用matlab实现智能预测控制算法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，时间序列数据分析中的梅林变换工具，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,基于混沌的模拟退火算法，通过反复训练模板能有较高的识别率。

说明：matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，鲁棒性好，性能优越，有均匀线阵的CRB曲线，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。

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说明：采用偏最小二乘法，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,旋转机械二维全息谱计算，用于特征降维，特征融合，相关分析等,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数。

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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，数学方法是部分子空间法，进行逐步线性回归，包括数据分析、绘图等等,有信道编码，调制，信道估计等，快速扩展随机生成树算法。

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说明：迭代自组织数据分析，gmcalab 快速广义的形态分量分析，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，加入重复控制，各种kalman滤波器的设计，具有丰富的参数选项。

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说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，数值分析的EULER法，应用小区域方差对比，程序简单，数据模型归一化，模态振动，预报误差法参数辨识-松弛的思想，实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能。