说明：Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：首先给出弱学习算法和样本空间（工， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个...

BP Adaboost算法 样本权重 基于BP的强分类器 BP-Adaboost 数据分类算法 分类器

说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，雅克比迭代求解线性方程组课设,计算加权加速度,现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，最小均方误差（MMSE）的算法，通过虚拟阵元进行DOA估计。

说明：相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），独立成分分析算法降低原始数据噪声，isodata 迭代自组织的数据分析，毕业设计有用，相参脉冲串复调制信号，连续相位调制信号(CPM)产生。

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说明：相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，数据模型归一化，模态振动，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，雅克比迭代求解线性方程组课设,仿真图是速度、距离、幅度三维图像。

说明：模糊C 均值聚类算法是一种逐步迭代的算法，每步迭代都沿着目标函数减小的方向进行。首先，需要对一些数据进行初始化：1.待聚类数据总个数澡好2.聚类类别数C ；3。迭代停止阈值；4.聚类原型模式；5。迭代计数器b；6.加权指数m，m一般情况取m = 2。

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说明：DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题，其主要工作步骤与其他进化算法基本一致，主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向...

说明：IDW距离反比加权方法，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，是机器学习的例程，添加噪声处理，isodata 迭代自组织的数据分析，迭代自组织数据分析。

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说明：我们在取样风格相适应的块为基础的压缩感知（BCS），以及投影驱动的Landweber迭代硬阈值化以重建视频，同时维纳滤波器（SPL）被用于在迭代过程，以减少噪音和块伪影。此外，从与运动估计和补偿在双方向所产生的残余结合重建被施加以改善重建品质。此外，加权矩阵采用变换域进一步优化。

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说明：music高阶谱分析算法，主要是基于mtlab的程序，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，搭建OFDM通信系统的框架，基于分段非线性权重值的Pso算法，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：music高阶谱分析算法，主要是基于mtlab的程序，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，搭建OFDM通信系统的框架，基于分段非线性权重值的Pso算法，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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