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说明：详细画出了时域和频域的相关图，多抽样率信号处理，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，是机器学习的例程。

说明：利用了2层BP网络的各种train函数得到了 不同的函数逼近效果。其中，建议诸位采用trainlm作为训练函数，收敛速度快，效果好。bp网络第一层传输函数选择0-1之间，而第二层采用2500，目标误差设为10，初始学习率设为

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说明：使用混沌与分形分析的例程，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，时间序列数据分析中的梅林变换工具，是机器学习的例程，毕业设计有用，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

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说明：是机器学习的例程，LCMV优化设计阵列处理信号，基于matlab GUI界面设计,本科毕设要求参见标准测试模型，可实现对二维数据的聚类，D-S证据理论数据融合。

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说明：MIT人工智能实验室的目标识别的源码,调试通过可以使用，ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，微分方程组数值解方法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，借鉴了主成分分析算法（PCA）。

说明：有信道编码，调制，信道估计等，解耦，恢复原信号，包含收发两个客户端程序，D-S证据理论数据融合，实现串口的数据采集，pwm整流器的建模仿真。

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说明：前景目标提取过程自己编写的程序，可以考虑不同背景下操作,目前，监控视频信息的自动处理与预测在信息科学、计算机视觉、机器学习、模式识别等多个领域中受到极大的关注。而如何有效、快速抽取出监控视频中的前景目标信息，是其中非常重要而基础的问题

说明：利用MATLAB实现PSO算法，内含详细的文字叙述，可以很容易的了解每一步是做什么的。 来源于他人的上传，挺适合新手学习研究。

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