说明：各种资源分配算法实现，插值与拟合，解方程，数据分析，多姿态，多角度，有不同光照,采用的是脉冲对消法，构成不同频率的调制信号，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

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说明：应用背景这个工具箱包括机器学习方法：基于稀疏编码的分类，基于字典的降维子字典学习，学习模型，线性回归和分类（LRC）。核l_1正则或（和）非负约束稀疏编码和字典学习模型在这个工具箱实现。 ；关键技术活动集，内点，近端，和分解方法来优化这些模型。目前的版本是1.9（2015年3月2日）。这个工具箱是免...

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说明：基于lms算法的干扰自适应抵消，LMS算法是基于最陡下降法的统计估计的最小均方值算法，令误差的均方值达到最小时的抽头系数的值即为最优解。LMS算法抽头系数w的变化方向为代价方程的负梯度方向。

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说明：在过去的十年里，对网络的需求不断增加，这导致了对大幅降低成本和增加网络可访问性的需求。它需要网络中的高效流量管理以及根据需要扩展的能力。各种网络设计问题的解决方案都是基于枚举和启发式的方法，在文献中已经定义。

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