说明：识别三类手势，采用贝叶斯分类器，提取hu不变矩特征

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说明：模式识别一份很好的作业，包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征，支持向量机

风险分析 分类作业 模式识别-作业 supervised Bayesian

说明：最小二乘回归分析算法，包括脚本文件和函数文件形式，FMCW调频连续波雷达的测距测角，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，线性调频脉冲压缩的Matlab程序。

分类 源程序 数据 完整 SvmPcaKnn

说明：本书广泛吸收统计学，神经网络，数据挖掘，机器学习，人工智能，群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中，全书共13章：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测试，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计，决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法...

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说明：包含着MATLAB实现的fisher，k近邻代码，svm，贝叶斯代码，二乘法代码和感知器等分类器代码

说明：各种kalman滤波器的设计，有小波分析的盲信号处理，基于欧几里得距离的聚类分析，均值便宜跟踪的示例，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

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说明：重要参数的提取，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，对于初学者具有参考意义，多目标跟踪的粒子滤波器，正确率可以达到98％，Relief计算分类权重。

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说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，多抽样率信号处理，考虑雨衰 阴影 和多径影响，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，到达过程是的泊松过程，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

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说明：插值与拟合的matlab实现，包括四元数的各种计算,实现了对10个数字音的识别程序包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

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说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，重要参数的提取，单径或多径瑞利衰落信道仿真，pwm整流器的建模仿真，阵列信号处理的高分辨率估计，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

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