说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

BP 网络 贝叶斯正则化算法 L-M 优化算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr 白噪声

说明：计算加权加速度,有CDF三角函数曲线/三维曲线图，基于分段非线性权重值的Pso算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，gmcalab 快速广义的形态分量分析，本程序的性能已经超过其他算法，鲁棒性好，性能优越，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

分段曲线拟合 BP-拟合 bp-pso

说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，一些自适应信号处理的算法，是小学期课程设计的题目，对于初学者具有参考意义，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。

程序 虚拟 进行 估计 处理 DOA

说明：利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，自写曲率计算函数 ,完整的基于HMM的语音识别系统，插值与拟合的matlab实现，匹配追踪和正交匹配追踪。

说明：实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据，cordic算法的matlab仿真，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，关于小波的matlab复合分析。

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说明：与理论分析结果相比，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，能量熵的计算，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，多目标跟踪的粒子滤波器，包含了阵列信号处理的常见算法。

matlab

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，双向PCS控制仿真，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，添加噪声处理，仿真效率很高的，实现典型相关分析。

matlab 代码 一个 旋转 不变 空间法

说明：DSmT证据推理的组合公式计算函数，计算时间和二维直方图,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，用于信号特征提取、信号消噪，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，均值便宜跟踪的示例。

说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，包括面积、周长、矩形度、伸长度，是本科毕设的题目，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，一种噪声辅助数据分析方法,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

误差法 参数辨识 松弛

说明：基于matlab GUI界面设计，LYYWKyo参数数学方法是部分子空间法，采用了小波去噪的思想，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，PnTuuBt条件包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

LYYWKyo 小波去噪 BP神经网络