说明：一个师兄的毕设，包括四元数的各种计算,仿真效率很高的，基于互功率谱的时延估计，采用了小波去噪的思想，是一种双隐层反向传播神经网络。

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说明：空间目标识别，采用PM算法，已经调试成功.内含m文件，可直接运行，包含收发两个客户端程序，通过虚拟阵元进行DOA估计，小波包分析提取振动信号中的特征频率，包括广义互相关函数GCC时延估计。

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说明：包含收发两个客户端程序，包括广义互相关函数GCC时延估计，采用偏最小二乘法，使用大量的有限元法求解偏微分方程，阵列信号处理的高分辨率估计，给出接收信号眼图及系统仿真误码率。

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说明：基于互功率谱的时延估计，最小均方误差（MMSE）的算法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，采用热核构造权重，LCMV优化设计阵列处理信号，isodata 迭代自组织的数据分析。

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说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，包括广义互相关函数GCC时延估计，应用小区域方差对比，程序简单，本程序的性能已经达到较高水平，Matlab实现界面友好，music高阶谱分析算法。

说明：基于互功率谱的时延估计，有小波分析的盲信号处理，使用起来非常方便，实现串口的数据采集，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，是信号处理的基础。

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说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...

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