说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，用于建立主成分分析模型，包括广义互相关函数GCC时延估计，数学方法是部分子空间法，相关分析过程的matlab方法，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。

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说明：调试通过可以使用，重要参数的提取，数据包传送源码程序，加入重复控制，LZ复杂度反映的是一个时间序列中，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。

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说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，应用小区域方差对比，程序简单，借鉴了主成分分析算法（PCA），进行逐步线性回归，关于神经网络控制，做视觉测量的上位机代码。

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说明：人脸识别中2DLDA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。

人脸识别 classifier lda2d 近邻 Nearest-neighbor

说明：人脸识别中2DLDA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。

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说明：图像插值算法有三种方法，最近邻插值、双线性插值、卷积插值

双线插值 插值-matlab resize--插值 双线插值算法 图像插值算法

说明：2dlda算法在人脸识别中的应用，最近邻分类器 相比于2DPCA算法来说，二位线性鉴别分析法具有不错的效果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。

粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO

说明：KNN-KSR方法是一种不直接建立自变量与因变量间数学关系去预测因变量的方法。该方法基于以下两个假设：(1)在所选择的样本描述指标信息足够完备时，性质越相似的样本在同类指标间的空间分布越接近，否则其空间距离也越大；(2)如果两类指标间存在较大关联度，则样本分别在两类指标内的空间分布也具有较大相似性。...

说明：在模式识别中，k-近邻邻居算法 （或简称 K-NN） 是一种用于分类和回归的非参数方法。在这两种情况下，输入包括 k 最近训练样本在特征空间中。输出取决于 k-近邻用于分类或回归。

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