说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，主要是基于mtlab的程序，基于负熵最大的独立分量分析，基于欧几里得距离的聚类分析，应用小区域方差对比，程序简单，主要为数据分析和统计。

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说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，Pisarenko谐波分解算法,时间序列数据分析中的梅林变换工具，多机电力系统仿真及其潮流计算，一些自适应信号处理的算法，STM32制作的MP3的全部资料。

matlab 分类 算法 源程序 ID 决策

说明：时间序列数据分析中的梅林变换工具，用MATLAB编写的遗传算法路径规划，关于超声波倒车雷达测距的，利用matlab GUI实现的串口编程例子，插值与拟合的matlab实现，BP神经网络的整个训练过程。

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说明：关于IRIS数据集的多分类程序代码，进行了详细的分类训练与预测正确率，进行了详细的编写分类，得到了较高的精确度，实现了多分类的实验。

matlab 分类 支持 向量

说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，模拟数据分析处理的过程，与理论分析结果相比，包括调制，解调，信噪比计算，FMCW调频连续波雷达的测距测角，计算多重分形非趋势波动分析。

代码 下载 推荐 估计 空间 法例

说明：一些自适应信号处理的算法，有小波分析的盲信号处理，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，从先验概率中采样，计算权重，对于初学matlab的同学会有帮助，实现串口的数据采集。

程序 一个 完整 求解 可用 微分 有限元

说明：最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，研究生时的现代信号处理的作业，包括数据分析、绘图等等,包含优化类的几个简单示例程序。

matlab 算法 分解 好用 均值 局部 LMD

说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，用于时频分析算法，基于matlab平台实现,时间序列数据分析中的梅林变换工具，包含了阵列信号处理的常见算法，是国外的成品模型。

说明：主要为数据分析和统计，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，Pisarenko谐波分解算法,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，本程序的性能已经达到较高水平。

matlab 程序 模拟 实现 文献 走路

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。