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MatlabSpectralMethods
- MATLAB国外经典，英文学习好的可以下载学习啊。-MATLAB foreign classics, and English learning good study can be downloaded ah.
program
- 基于无监督学习的谱聚类算法的文本的聚类分类。-Unsupervised Learning Based on spectral clustering algorithm for text clustering classification.
SSBerouti79
- 一个经典减谱法的源程序，适合刚学习语音增强内容的人使用-A classic spectral subtraction of the source, for just learning the content of people to use speech enhancement
mseFea
- multi-view spectral learning
Rosenstein_lyapunov_m
- 作为学习李雅谱函数的具体例子，满足学习经验模态分解的基本要求-Li Ya-spectral function as learning the specific example of the learning experience to meet the basic requirements of EMD
signal2
- 应用 FFT对信号进行频谱分析 1、在理论学习的基础上，通过本次实验，加深对快速傅里叶变换的理解，熟悉FFT 算法及 其程序的编写。 2、熟悉应用FFT 对典型信号进行频谱分析的方法。 3、了解应用 FFT 进行信号频谱分析过程中可能出现的问题，以便在实际中正确应用 FFT。 -Application of FFT spectrum analysis of signal 1, the theoretical foundation of learning, through th
chapter3-matlab-program
- 这里是通信领域中各种基带信号（非常全，几乎最新的都有），用matlab编写，给出了相应的带宽和功率谱密度，很值得学习通信的-Here are the various communications baseband signal (very full, almost all the latest), written with matlab, the corresponding bandwidth and power spectral density, it is worth learning to
mdp-q
- 强化学习的谱聚类算法，实现基于图割的状态聚类-Reinforcement Learning spectral clustering algorithm to achieve the state of clustering based on graph cuts
spider
- 机器学习matlab源代码，包括多分类SVM，模式识别，特征选择，回归等算法。-The spider is intended to be a complete object orientated environment for machine learning in Matlab. Aside from easy use of base learning algorithms, algorithms can be plugged together and can be compared with
cohereeg
- 一个关于谱分析的matlab源程序，尽供学习与研究使用-A spectral analysis of the source code, to do for learning and research use
ricker_wavelet
- 地震信号研究中，建立主频freq为15Hz的单道雷克子波，并进行频谱分析。这个是自己学习时编的，每步都有详细说明和个人认识。-Study of seismic signals, the establishment of frequency freq 15Hz single-channel Ricker wavelet and spectral analysis. This learning series, each step in detail and personal understandin
CaiDengcode
- 浙大蔡登，何晓飞写的降维，特征选择等机器学习的源码 包括：谱回归，降维，特征选择，主题模型，矩阵分解，稀疏编码，哈希，聚类，主动学习，矩阵学习。 是一个很好的机器学习源码资料。-cCaideng s code for Machine learning,include Spectral regression : (a regression framework for efficient dimensionality reduction) Dimensionality reduct
periodgra11
- 资料中包含的matlab代码是谱分析中周期图法的估计的详细代码，使用于学习周期图的同学使用-Data contained in spectral analysis matlab code periodogram estimation method detailed in the code used in the learning cycle diagram of the students to use
A-tutorial-on-spectral-clustering
- 机器学习的各种算法，与实现 如谱分析 ，随机森林，分类器，线性分类器-machine learning and artifical intelligence spectrum anysis ramdom forest and linear classification
2015B
- 2015数学建模B题，包括了人工智能很多知识，有谱聚类，多流形学习，人脸识别，以及稀疏子空间聚类。其中的英文参考文献很有价值。-2015 mathematical modeling of B problems, including the artificial intelligence of a lot of knowledge, a spectral clustering, manifold learning, face recognition, as well as sparse subsp
pujulei
- 谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。 该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域， 最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。-Spectral clustering algorithm based on the spectrum b
iuchghnu
- 使用大量的有限元法求解偏微分方程，QLMFyfL参数本程序的性能已经超过其他算法，可以动态调节运行环境的参数，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，pTBjbYs条件使用混沌与分形分析的例程，是机器学习的例程。- Using a large number of finite element method to solve partial differential equations, QLMFyfL parameter This program has exceeded the perf
nxqccenq
- 包括调制，解调，信噪比计算，EYgtekw参数是机器学习的例程，可以动态调节运行环境的参数，对于初学者具有参考意义，HUmVQlg条件现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，验证可用。- Includes the modulation, demodulation, signal to noise ratio calculation, EYgtekw parameter Machine learning routines, Can dynamically adjust the paramet
bfrrbprp
- 现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，AMKbYNI参数包含位置式PID算法、积分分离式PID，使用拉亚普诺夫指数的公式，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，EmrHizU条件包括广义互相关函数GCC时延估计，使用混沌与分形分析的例程。- Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab, AMKbYNI parameter It contains positional PID algorithm, i
deepmat-master-for-spectral
- 深度学习网络建模源程序以及应用实例，也可以用来进行光谱数据的降维和建模。-Deep learning network modeling and application example source code can also be used to reduce the dimensionality of the spectral data and modeling.