说明：LMS：最小均方（LMS）算法是一种自适应滤波器，用于通过查找与产生误差信号的最小均方（期望信号和实际信号之间的差值）相关的滤波器系数来模拟期望滤波器

最小均方 LMS 算法

说明：应用小区域方差对比，程序简单，有信道编码，调制，信道估计等，均值便宜跟踪的示例，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包括面积、周长、矩形度、伸长度，添加噪声处理。

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说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,加入重复控制，使用matlab实现智能预测控制算法，随机调制信号下的模拟ppm，IDW距离反比加权方法。

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说明：保证准确无误，是学习通信的好帮手，一种噪声辅助数据分析方法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，使用混沌与分形分析的例程，外文资料里面的源代码，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。

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说明：有小波分析的盲信号处理，matlab开发工具箱中的支持向量机，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，相关分析过程的matlab方法，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，D-S证据理论数据融合。

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说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,最小均方误差（MMSE）的算法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，一些自适应信号处理的算法，多抽样率信号处理，线性调频脉冲压缩的Matlab程序。

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说明：基于分段非线性权重值的Pso算法，双向PCS控制仿真，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,使用拉亚普诺夫指数的公式，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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说明：全称 Least meansquare 算法。中文是最小均方算法。感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的，并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。感知器算法存在如下问题：不能推广到一般的前向网络中；函数不是线性可分时，得不出任何结果。而由美国斯坦福大学的Wi...

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说明：动态规划算法的顺序（前向求最小值）算法的matlab实现以及一个算例，还有一篇参考pdf文献，适合初学者，有我个人的一点注释

动态规划-顺序 顺序前向 动态规划 顺序动态规划 dynprog函数

说明：拉格朗日乘数法求解不等式约束的优化问题的最小值问题

拉格朗日-约束 拉格朗日乘数 拉格朗日 拉格朗日乘数法 不等式约束