说明：SVM 分类算法，由于其能有效解决小样本、非线性及高维模式识别等问题，且通常具有良好的学习和推广能力而得到广泛研究并已成功应用于故障诊断等领域。用支持向量机对一组数据分类，手打源码，效果很好，经测试可用

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说明：鲁棒性好，性能优越，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，计算互信息非常有用的一组程序,光纤无线通信系统中传输性能的研究，ML法能够很好的估计信号的信噪比。

说明：支持向量机(SVM, Support Vector Machines)实际是近年来出现的一种先进的机器学习方法，它是重要的基于VC理论的创造性机器学习方法，是一种非常有潜力的分类技术 ，开辟了学习高维数据新的天地，可以替代多层感知机、RBF神经网络和多项式神经网络己有的学习算法，同时SVM方法在实际...

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说明：可以广泛的应用于数据预测及数据分析,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，包括调制，解调，信噪比计算，与理论分析结果相比，算法优化非常好，几乎没有循环，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数。