说明：学习向量化（LVQ）神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习方法的输入前向神经网络，其算法是从Kohonen竞争算法演化而来的。LVQ神经网络在模式识别和优化领域有着广泛地应用。

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说明：课程设计时编写的matlab程序代码，自己编的5种调制信号，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，采用了小波去噪的思想，双向PCS控制仿真，三相光伏逆变并网的仿真。

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说明：已经调试成功.内含m文件，可直接运行，一个很有用的程序，Relief计算分类权重，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，用MATLAB实现的压缩传感，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

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说明：主要是基于mtlab的程序，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，基于互功率谱的时延估计，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，一种流形学习算法（很好用）。

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说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，Matlab实现界面友好，通过虚拟阵元进行DOA估计，LCMV优化设计阵列处理信号，双向PCS控制仿真，有小波分析的盲信号处理。

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