说明：wolf 方法计算李雅普诺夫指数,关于非线性离散系统辨识，通过反复训练模板能有较高的识别率，解耦，恢复原信号，基于matlab GUI界面设计,该函数用来计算任意函数的一阶偏导数(数值方法)。

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说明：应用背景该项目由实施DFS和BFS算法解决TSP问题的案例。对于一个给定的起始城市，我们将尝试找到“最短”的路径到一个给定的目标，通过实施上述算法。下面的章节将描述我选择的方法，以及我所获得的结果。关键技术方法（整个项目将进行使用MATLAB。该脚本可在“源代码”目录中。>；>；以下是执行步骤，获...

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说明：所谓时间序列就是一组按照一定的时间间隔排列的一组数据。这一组数据可以表示各种各样的含义的数值，如对某种产品的需求量、产量，销售额，等。其时间间隔可以是任意的时间单位，如小时、日、周、月等。通常，对于这些量的预测，由于很难确定它与其他因变量的关系，或收集因变量的数据非常困难，这时我们就不能采用回归分析...

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说明：用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，混沌的判断指标Lyapunov指数计算,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。

说明：高斯混合模型在很多领域用于模型训练集的某些相似之处其中的数据。我的代码由以数据作为输入的训练集和混合比率作为输出和回馈的意思是说的协方差估计高斯混合模型的参数。代码可能很慢，因为它连续的性质，但它不执行也比原来的 matlab 代码 gmdistribution.fit 的数据量是非常大的情况下。

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说明：是路径规划的实用方法，计算多重分形非趋势波动分析，实现串口的数据采集，包括四元数的各种计算,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，数值分析的EULER法。

说明：进行波形数据分析,实现了对10个数字音的识别，多元数据分析的主分量分析投影，基于分段非线性权重值的Pso算法，迭代自组织数据分析，基于互功率谱的时延估计。

说明：应用背景该文件夹包含模式识别识别的8个程序， 1.Fisher分类算法 2.感知器算法 3.最小二乘算法 4.快速近邻算法 5.K-近邻法 6.剪辑近邻法和压缩近邻法 7.二叉决策树算法 各.m文件均为脚本程序，而非函数，可以很简单的将其改成函数形式 主要考虑到这只是演示，便于傻瓜...

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说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

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说明：应用背景巴特沃斯被誉为解决“不可能”的数学问题。在这个时候，过滤器的设计需要相当数量的设计经验，由于理论的局限性，然后在使用。该过滤器在出版后30年内不常用。巴特沃斯说：“一个理想的电力滤波器不仅应该完全拒绝不必要的频率，但也应具有均匀的灵敏度为想要频率。这样一个理想的滤波器无法实现但巴特沃斯表明逐...

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