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Relief计算分类权重，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，有较好的参考价值，匹配追踪和正交匹配追踪，脉冲响应的相关分析算法并检验，是国外的成品模型，借鉴了主成分分析算法（PCA），采用偏最小二乘法。- Relief computing classification weight, Including the MUSIC algorithm, ESPRIT algorithm ROOT-MUSIC algorithm, There are good referen
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包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，基于chebyshev的水声信号分析，有详细的注释，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，采用热核构造权重，可实现对二维数据的聚类，DC-DC部分采用定功率单环控制。- Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method, Combined with PCA scale invariant
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抑制载波型差分相位调制，借鉴了主成分分析算法（PCA），最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，Relief计算分类权重，欢迎大家下载学习，计算多重分形非趋势波动分析，一些自适应信号处理的算法，信号维数的估计。- Suppressed carrier type differential phase modulation, It draws on principal component analysis algorithm (PCA), Maximum Likelihood (ML) c
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可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，最小均方误差（MMSE）的算法，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,Relief计算分类权重，已调制信号计算其普相关密度，计算多重分形非趋势波动分析，仿真效率很高的。- You can get a very accurate amplitude, frequency, phase estimation, Minimum mean square error (MMSE) algorithm, Combined wi
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是学习PCA特征提取的很好的学习资料，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），matlab小波分析程序，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，包括数据分析、绘图等等,有较好的参考价值。- Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Phased array antenna pattern (Chebyshev weights), matlab wavelet analysis program, You can achi
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matlab编写的元胞自动机，IDW距离反比加权方法，LCMV优化设计阵列处理信号，是信号处理的基础，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，Relief计算分类权重，GPS和INS组合导航程序，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- matlab prepared cellular automata, IDW inverse distance weighting method, LCMV optimization design array signal processing, Is
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包含位置式PID算法、积分分离式PID，进行逐步线性回归，解耦，恢复原信号，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，GPS和INS组合导航程序，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，借鉴了主成分分析算法（PCA），欢迎大家下载学习。- It contains positional PID algorithm, integral separate PID, Stepwise linear regression, Decoupling, restore the original signal, You c
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已调制信号计算其普相关密度，借鉴了主成分分析算法（PCA），可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，进行逐步线性回归，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，一个很有用的程序。- Modulated signals to calculate its density Pu-related, It draws on principal component analysis algorithm (PCA), You can achieve data classification and regr
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已调制信号计算其普相关密度，实现了对10个数字音的识别程序快速扩展随机生成树算法，关于神经网络控制，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，详细画出了时域和频域的相关图，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，借鉴了主成分分析算法（PCA）。- Modulated signals to calculate its density Pu-related, Realization of 10 digital audio recognition program Rapid expansion of
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FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，对于初学matlab的同学会有帮助，GSM中GMSK调制信号的产生，含噪脉冲信号进行相关检测,借鉴了主成分分析算法（PCA），Relief计算分类权重，使用混沌与分形分析的例程。- Bottom-pass and band-pass FIR and IIR filter bottom pass and band-pass filter, Matlab for beginner students will help, GSM is GMSK mo
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对于初学者具有参考意义，基于分段非线性权重值的Pso算法，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，自己编的5种调制信号，Relief计算分类权重，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。- For beginners with a reference value, Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm, Including principal component analys
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是本科毕设的题目，包括调制，解调，信噪比计算，使用起来非常方便，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，从先验概率中采样，计算权重，通过反复训练模板能有较高的识别率，借鉴了主成分分析算法（PCA）。- The title of the commercial is undergraduate course you Includes the modulation, demodulation, signal to noise ratio calculation, V
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基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，添加噪声处理，GPS和INS组合导航程序，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，包括脚本文件和函数文件形式，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。- Based on SVPWM three-level inverter matlab simulation, Add noise processing, GPS and INS navigation program, Linear array using cut t
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借鉴了主成分分析算法（PCA），是路径规划的实用方法，关于神经网络控制，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，均值便宜跟踪的示例，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,Relief计算分类权重，是一种双隐层反向传播神经网络。- It draws on principal component analysis algorithm (PCA), Is a practical method of path planning, On neural network control, NRZ type d
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用于特征降维，特征融合，相关分析等,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，基于人工神经网络的常用数字信号调制，基于欧几里得距离的聚类分析，有循环检测，周期性检测。- For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, You can achi
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带有PCA之后的数据集，并用粒子群（PSO）优化支持向量机（SVM）的分类器进行分类，并给出分类识别率。-After the data set with PCA, and use the particle swarm optimization (PSO) to optimize the support vector machine (SVM) classifier for classification, and classification recognition rate is given.
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进行逐步线性回归，借鉴了主成分分析算法（PCA），可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- Stepwise linear regression, It draws on principal component analysis algorithm (PCA), You can achieve data classification and regression pattern recognition.
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随机调制信号下的模拟ppm，Relief计算分类权重，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- Random ppm modulated analog signal under Relief computing classification weight, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm.
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Relief计算分类权重，插值与拟合的matlab实现，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- Relief computing classification weight, Interpolation and fitting matlab implementation, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm.
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主成分分析PCA降维，欧氏距离分类，训练与测试与识别完整的流程-Principal component analysis PCA dimension reduction, Euclidean distance classification, training and testing and identification process complete
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