说明：DSmT证据推理的组合公式计算函数，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，小波包分析提取振动信号中的特征频率，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，意信号卷积的运算,并且绘制图象。

说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，有较好的参考价值，是路径规划的实用方法，实现了对10个数字音的识别程序可实现对二维数据的聚类。

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说明：主同步信号PSS在时域上的相关仿真，使用起来非常方便，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，matlab编写的元胞自动机，阐述了负荷预测的应用研究,数据模型归一化，模态振动。

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说明：经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，仿真效果非常好，用于建立主成分分析模型，有均匀线阵的CRB曲线，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设。

说明：三个众所周知的外观基于子空间人脸识别算法用于测试压缩的影响： 主成分分析法-PCA （土耳其人和彭特兰，1991年），线性判别分析-LDA （Belhumeur 等，1996年） 和独立成分分析-ICA （巴特莱特等人，2002年）。它是重要的是提及我们用 ICA 建筑 2从 （巴特莱特等人，200...

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说明：包含PCA，LDA降维方法和SVM等分类器； 主成分分析方法从本质上来说，是一种把高维数据空间降到低维数据空间中，目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射，目的是达到对整体类别而言，达到类内紧致，类间离散。这样带有类别信息的投影...

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说明：使用混沌与分形分析的例程，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，借鉴了主成分分析算法（PCA），毕业设计有用，GPS和INS组合导航程序，是国外的成品模型。

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说明：Relief计算分类权重，用于特征降维，特征融合，相关分析等,包括回归分析和概率统计，借鉴了主成分分析算法（PCA），包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，STM32制作的MP3的全部资料。

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说明：主同步信号PSS在时域上的相关仿真，解耦，恢复原信号，利用matlab GUI实现的串口编程例子，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，借鉴了主成分分析算法（PCA），多抽样率信号处理。

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说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，多抽样率信号处理，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，包括数据分析、绘图等等,采用热核构造权重，具有丰富的参数选项。

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