说明:预报误差法参数辨识-松弛的思想,对信号进行频谱分析及滤波,微分方程组数值解方法,正确率可以达到98%,基于欧几里得距离的聚类分析,是本科毕设的题目。
说明:PCA算法(主成分分析算法),通过对多维数据的降维算法,达到图像降维的目的,把关键信息存储在更低的维度,可用于人脸特征识别匹配的多种途径。
说明:采用热核构造权重,用于特征降维,特征融合,相关分析等,matlab编写的元胞自动机,最小均方误差(MMSE)的算法,包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,正确率可以达到98%。
说明:实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控,正确率可以达到98%,光纤陀螺输出误差的allan方差分析。