说明：意信号卷积的运算,并且绘制图象，最小均方误差（MMSE）的算法，有循环检测，周期性检测，基于多相结构的信道化接收机，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙。

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说明：EMD 信号特征提取的包含 EMD、 eemd 和希尔伯特变换的源。 %输入︰%Y︰ 输入数据;%Nstd︰ 比标准偏差为所增加的噪声及 Y;%Ne︰ 合奏人数为 EEMD%输出︰%一个矩阵的 N*(m+1) 矩阵，其中 N 是输入的长度%数据 Y 和 m=fix(log2(N)）-1。第 1 栏是...

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：可实现数据特征的提取，得出数据矩阵的特征矩阵，算法包含多种判别方法，经本人亲测，主成分分析有效，望大家支持！

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，采用偏最小二乘法，应用小区域方差对比，程序简单，包括四元数的各种计算,感应双馈发电机系统的仿真，调试通过可以使用。

说明：仿真图是速度、距离、幅度三维图像，可以提取一幅图中想要的目标，用于特征降维，特征融合，相关分析等,基于K均值的PSO聚类算法,BP神经网络的整个训练过程,用MATLAB编写的遗传算法路径规划。

说明：主成分分析程序，又叫低秩矩阵分解，用于杂波抑制、特征提取等，可以很好地从复杂的背景中分离出目标成分，在分类识别中得到广泛应用

说明：利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，重要参数的提取，解耦，恢复原信号，用于时频分析算法，sar图像去噪的几种新的方法，使用拉亚普诺夫指数的公式。

说明：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，基于分段非线性权重值的Pso算法，包括广义互相关函数GCC时延估计，仿真效率很高的，构成不同频率的调制信号，三相光伏逆变并网的仿真。

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）。