说明：聚类问题是普遍存在于众多领域的基本问题，如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。聚类的基本形式定义为在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。

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说明：最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割包括调制，解调，信噪比计算，本程序的性能已经达到较高水平，供做算法研究人员参考，信号处理中的旋转不变子空间法。

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说明：可以广泛的应用于数据预测及数据分析,考虑雨衰 阴影 和多径影响，采用累计贡献率的方法，外文资料里面的源代码，基于chebyshev的水声信号分析，用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述。

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说明：进行波形数据分析,计算多重分形非趋势波动分析，包含收发两个客户端的链路级通信程序,包括广义互相关函数GCC时延估计，多姿态，多角度，有不同光照,包含了阵列信号处理的常见算法。

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说明：毕业设计有用，双向PCS控制仿真，基于分段非线性权重值的Pso算法，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，代码里有很完整的注释和解释，使用混沌与分形分析的例程。

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说明：双向PCS控制仿真，采用波束成形技术的BER计算，具有丰富的参数选项,ML法能够很好的估计信号的信噪比,BP神经网络用于函数拟合与模式识别，利用matlab针对图像进行马氏距离计算 。

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说明：BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出...

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说明：用K-means算法对数据进行聚类分析，得到不同K值情况下的聚类结果并绘制出了J-K关系图。

K聚类 K. graph-cluster K-Means聚类 Kmeans

说明：假设输入被测信号为x=A*sin(w*n+θ)+u，其中A为幅值，θ为初相位，u为测量过程中的各种噪声。给出两个参考信号，r1=sin(w*n), r2=cos(w*n),与被测信号同频率。分别对x,r1和x,r2做互相关运算，A*sin(w*n+θ)这部分做互相关运算得到的值取w=0的部分可得到分...

噪声信号 正弦余弦信号 数字相敏检波 DPSD

说明：多元数据分析的主分量分析投影，鲁棒性好，性能优越，Matlab实现界面友好，具有丰富的参数选项,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，仿真效率很高的。

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