说明：值得借鉴的kalman滤波仿真程序，针对球的下降过程进行了跟踪仿真

说明：有导师学习神经网络以其良好的学习能力广泛应用于各个领域中，其不仅可以解决拟合回归问题，亦可以用于模式识别、分类识别。本章将继续介绍两种典型的有导师学习神经网络（GRNN和PNN），并以实例说明其在分类识别中的应用。

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说明：信号处理中的旋转不变子空间法，包含位置式PID算法、积分分离式PID，是小学期课程设计的题目，欢迎大家下载学习，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，有CDF三角函数曲线/三维曲线图。

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说明：RANKLET 是一个方向选择性的非参数功能，基于秩和检验统计量的计算。Ranklets 实现类似回应 Haar 小波时让他们分享同样的方向选择性和多尺度性质的完整性的适当概念模式。他们在探测异常值和亮度、 对比度变化和伽玛校正等单调变换不变性的鲁棒性的图像处理领域，基于等级的 （非参数） 功能变得...

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说明：matlab求Li蒸气与SF6发生毛细燃烧反应时的燃烧反应速率，结果为单位面积的燃烧反应速率与毛细管高度的曲线关系。

说明：遗传算法(Genetic Algorithm ,GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点[1]: 1) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 ; 2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来...

说明：这是我刚刚写的上下变频的完整的代码，包含了整个的通信的qam 映射，成型根升余弦滤波，cic ，半带滤波，发射，下变频的过程。大家根据输出的图形，可以很形象的理解整个数字系统的过程。希望对从事这方面研究的数字信号处理的，提供入门的学习资料。

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说明：为了使得回归分析的结果更加直观，我调用regstats函数，编写了一个更为实用的函数：reglm，代码如下（代码中有调用方法和例子）。

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说明：用（7,4）线性分组码为例，采用和积算法进行译码。和BPSK译码进行对比，得出结论。用和积算法进行译码，在信噪比较低的情况下，和积算法译码不如未编码译码。当信噪比超过6dB左右时，译码效果好于未编码译码

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说明：基于chebyshev的水声信号分析，采用波束成形技术的BER计算，到达过程是的泊松过程，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,已调制信号计算其普相关密度，D-S证据理论数据融合。

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说明：在所附的Simulink仿真

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说明：基于特征参数提取的数字信号调制方式识别程序，包括二进制ASK,FSK,PSK,四进制ASK,FSK,PSK调制。提取五种特征参数在低信噪比情况下进行识别。

说明：LDPC码的完整的编译码，复化三点Gauss-lengend公式求pi，计算加权加速度,包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，通过matlab代码。

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说明：时域有限差分法的电磁问题的解决方案更容易学习。

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说明：移学习目前是机器学习中的热门领域，有代表的“Boosting for Transfer Learning”,tradaboost算法是该文章的精髓

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