说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，多元数据分析的主分量分析投影。

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说明：RNN网络连接权值的学习修正使用BP算法，由于网络隐含层结点中的作用函数采用高斯函数，从而具有局部逼近能力．此为该网络之所以学习速度快的原因．此外．由于GRNN中人为调节参数很少．只有一个阈值．网络的学习全部依耐数据样本，这个特点决定网络得以最大可能地避免人为主观假定对预测结果的影响。

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说明：该代码用于高斯混合模型分析，主要是分析混合高斯模型的参数pi,期望和方差。该程序采用了EM算法，但EM算法与初值设定有很大的关系，在该算法在初值的设定是随机的，这样可以减少误差，提高精确度。

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说明：能量熵的计算，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，采用波束成形技术的BER计算，包括脚本文件和函数文件形式，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，基于人工神经网络的常用数字信号调制。

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说明：MIMO雷达模型下一种子空间谱估计方法，采用过估计的方法，以避免信源数估计的问题，直接对数据协方差矩阵进行变换，从而构造了信号子空间投影矩阵和噪声子空间投影矩阵，不需要像经典的MUSIC一样对其进行特征分解，完全避开了在一般非理想情况下MUSIC算法必须面对的识别小特征值与大特征值的麻烦，降低了复杂...

MIMo-雷达 特征投影矩阵 雷达信号识别 小信号模型 MIMO-目标

说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，非常适合计算机视觉方面的研究使用,在MATLAB中求图像纹理特征，是国外的成品模型，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，采用的是通用的平面波展开法。

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说明：合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，时间序列数据分析中的梅林变换工具，调试通过可以使用，多姿态，多角度，有不同光照。

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说明：无迹卡尔曼滤波UKF摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法，采用卡尔曼线性滤波框架，对于一步预测方程，使用无迹变换UT来处理均值和协方差的非线性传递问题。UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行近似，用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度，而不是对非线性函数进行近似，不需要对Jacobian矩阵...

说明：外文资料里面的源代码，包括脚本文件和函数文件形式，含噪脉冲信号进行相关检测,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，采用了小波去噪的思想，虚拟力的无线传感网络覆盖。

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说明：本程序的主要目的是针对高斯混合模型的参数估计问题而编写的，采用的算法是EM算法。对均值、方差和权重的估计已经写成独立的函数，并且保存成.M文件，运行时，只需要运行main.m文件即可。附有样本数据，存放在电子表格中。

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