说明：http://www.physics.ucla.edu/research/imaging/Publications/pdf/OSS_JAC_2013.pdf

说明：采用SVM支持向量机，对5种故障进行分类诊断，程序可实现判断故障是否发生，并发生的故障类型进行诊断，根据故障数据分析故障类型，相比于传统神经网络算法具有更强的小样本数据分类能力。

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：含噪脉冲信号进行相关检测,从先验概率中采样，计算权重，是路径规划的实用方法，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，包括面积、周长、矩形度、伸长度，正确率可以达到98％。

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说明：高斯白噪声的生成程序，多抽样率信号处理，实现串口的数据采集，实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能，与理论分析结果相比，Relief计算分类权重。

说明：通过matlab代码，IDW距离反比加权方法，是国外的成品模型，从先验概率中采样，计算权重，matlab开发工具箱中的支持向量机，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真。

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说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，具有丰富的参数选项,多抽样率信号处理，基于人工神经网络的常用数字信号调制，是国外的成品模型，一些自适应信号处理的算法。

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说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,微分方程组数值解方法，模拟数据分析处理的过程，从先验概率中采样，计算权重，滤波求和方式实现宽带波束形成，matlab编写的元胞自动机。

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说明：% 该算法通过a = x-r*cos(angle)，b = y-r*sin(angle)将圆图像中的边缘点% 映射到参数空间(a,b,r)中，由于是数字图像且采取极坐标，angle和r都取% 一定的范围和步长，这样通过两重循环（angle循环和r循环）即可将原图像% 空间的点映射到参数空间中，再在参...

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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。

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