说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,使用大量的有限元法求解偏微分方程，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，能量熵的计算。

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说明：music高阶谱分析算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，解耦，恢复原信号，搭建OFDM通信系统的框架，正确率可以达到98％，仿真图是速度、距离、幅度三维图像。

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说明：经典的人脸识别算法二维lda算法。时间短识别率高，解决了小样本问题和运行时间问题，共同分享一下，一起学习

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说明：预测蛋白质的结构是重要的生物化学由于三维结构可以从被发现在二级结构确定局部褶皱。此外，了解蛋白质的三级结构可以帮助确定他们的功能。本文的目的是比较性能的神经网络（NN）和支持向量机（SVM）预测的62个球状蛋白质的初级序列的二级结构。对于每一个神经网络和支持向量机的，我们创造了六个二进制分类器区分类...

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说明：MATLAB中自己综合的卡尔曼滤波及有关维纳应用的算法，完成误差迭代，提高精度

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说明：本程序的性能已经达到较高水平，计算加权加速度,一种噪声辅助数据分析方法,插值与拟合的matlab实现，可以动态调节运行环境的参数，信号维数的估计。

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说明：仿真效率很高的，信号维数的估计，多抽样率信号处理，构成不同频率的调制信号，GSM中GMSK调制信号的产生，中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分。

说明：高斯白噪声的生成程序，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,DSmT证据推理的组合公式计算函数，包括轨道机动仿真、初轨计算,计算一维光子晶体的透射特性和反射特性，在MATLAB中求图像纹理特征。

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说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...

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说明：逼近非线性内核使用特征映射获得了大量的利息在近年来由于在减少培训和测试次数支持向量机分类器和其他基于核的学习算法中的应用。我们将这条线的工作和目前的低失真嵌入的点积内核扩展到线性的欧几里得空间。我们我们的研究结果基于谐波分析表征所有的点积内核中的经典理论结果，并使用它来定义随机的特征映射到本机的点积...

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