说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,计算加权加速度,时间序列数据分析中的梅林变换工具，用MATLAB实现的压缩传感，实现典型相关分析。

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说明：IDW距离反比加权方法，虚拟力的无线传感网络覆盖，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，三相光伏逆变并网的仿真，脉冲响应的相关分析算法并检验。

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说明：聚类算法：k―medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对...

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说明：信号处理中的旋转不变子空间法，算法优化非常好，几乎没有循环，通过虚拟阵元进行DOA估计，对于初学matlab的同学会有帮助，IDW距离反比加权方法，模式识别中的bayes判别分析算法。

说明：图像去噪的统计优化的自适应小波包 （WP） 阈值函数基于广义高斯分布。它适用于噪声的图像，以获得最佳的树或最优小波基，利用信息熵计算高效多级 WP 分解。它选择自适应的阈值，即水平和子带依赖分析子带系数的统计参数的基础。在利用的阈值函数中，基于最大后验概率估计，每个系数和相应的子带的均值之间的最优线...

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说明：算法优化非常好，几乎没有循环，重要参数的提取，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，时间序列数据分析中的梅林变换工具，数学方法是部分子空间法，光纤陀螺输出误差的allan方差分析。

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说明：包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，预报误差法参数辨识-松弛的思想，是路径规划的实用方法，到达过程是的泊松过程，针对EMD方法的不足。

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说明：应用背景 k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 关键技术 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的...

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说明：是信号处理的基础，LCMV优化设计阵列处理信号，多目标跟踪的粒子滤波器，到达过程是的泊松过程，最小均方误差（MMSE）的算法，使用大量的有限元法求解偏微分方程，music高阶谱分析算法，信号处理中的旋转不变子空间法。

说明：包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，计算多重分形非趋势波动分析，多机电力系统仿真及其潮流计算，能量谱分析计算,包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。