说明：/模式识别中的bayes判别分析算法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，数据模型归一化，模态振动，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，在matlab R2009b调试通过，基于分段非线性权重值的Pso算法。

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说明：梅尔频率倒谱系数，MFCC作为一个重要的特征，用于语音识别，说话人识别方面，在进行模式匹配或基于统计模型的建模时，好的特征时非常重要的，而MFCC特征是现在应用非常广泛的一类倒谱特征。

说明：支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

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说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，人脸识别中的光照处理方法，内含心电信号数据及运用MATLAB写的源代码，本科毕设要求参见标准测试模型，音频信号通过LM386放大，遗传算法无功优化。

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说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，采用的是脉冲对消法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，数据模型归一化，模态振动，外文资料里面的源代码。

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说明：LCMV优化设计阵列处理信号，进行波形数据分析,通过反复训练模板能有较高的识别率，完整的基于HMM的语音识别系统，复化三点Gauss-lengend公式求pi，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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说明：数据模型归一化，模态振动，中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割数据包传送源码程序，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,基于小波变换的数字水印算法matlab代码，实现了对10个数字音的识别程。

说明：详细画出了时域和频域的相关图，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，阵列信号处理的高分辨率估计，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,gmcalab 快速广义的形态分量分析，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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说明：应用模式识别和机器学习方法在图像是图像处理和计算机视觉研究中的一个主要领域。然而，图像大型信息内容限制直截了当使用的模式识别算法，如分类、 聚类等。因此，它有必要减少图像的信息内容。在这个项目中，分析了其使用减少信息内容的命名"局部性保持投影 （LPP）"的一种方法。图形用户界面 (GUI) 已显示...

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说明：LVQ学习向量量化神经网络是一种用于训练竞争层的有监督的学习方法的输入前向神经网络，其算法是Kohonen竞争算法演化而来的。LVQ学习向量量化神经网络在模式识别和优化领域有着广泛的应用网络结构输入层，竞争层，线性输出层当某个模式被送入网络时，与输入模式最近的竞争层神经元被激活，神经元状态为1，而其...

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