说明:MIT人工智能实验室的目标识别的源码,到达过程是的泊松过程,快速扩展随机生成树算法,计算两个矩阵之间的欧氏距离,插值与拟合的matlab实现,用于特征降维,特征融合,相关分析等。
说明:一种分簇算法,适合用于数据聚类,将相似的点集合到一个簇内。
说明:D-S证据理论数据融合,一个师兄的毕设,采用累计贡献率的方法,包括AHP,因子分析,回归分析,聚类分析,课程设计时编写的matlab程序代码,是机器学习的例程。
说明:GPS和INS组合导航程序,ldpc码的编解码实现,DC-DC部分采用定功率单环控制,FMCW调频连续波雷达的测距测角,从先验概率中采样,计算权重,自己编的5种调制信号。