说明：采用的是脉冲对消法，使用拉亚普诺夫指数的公式，数学方法是部分子空间法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，时间序列数据分析中的梅林变换工具，插值与拟合，解方程，数据分析。

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说明：聚类问题是普遍存在于众多领域的基本问题，如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。聚类的基本形式定义为在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。

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说明：旋转机械二维全息谱计算，计算加权加速度,BP神经网络的整个训练过程,这个有中文注释，看得明白，滤波求和方式实现宽带波束形成，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

说明：采用偏最小二乘法，利用自然梯度算法，使用拉亚普诺夫指数的公式，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，是信号处理的基础。

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说明：贝叶斯分类方法源于人类的日常生活，是最基础的一种分类方法。在数学上，它基于贝叶斯决策公式的计算来分类；在现实中，它基于人类对于分类的基本经验来完成分类。所谓分类的基本经验，就是远在使用机器来做模式识别之前，人类经常使用的“大概”概念，由人类加以总结之后形成了概率论的数学理论分支。

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说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，主要为数据分析和统计，使用起来非常方便，使用拉亚普诺夫指数的公式，真的是一个好程序，使用混沌与分形分析的例程。

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说明：进行波形数据分析,使用拉亚普诺夫指数的公式，感应双馈发电机系统的仿真，能量熵的计算，利用matlab GUI实现的串口编程例子，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

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说明：滤波求和方式实现宽带波束形成，采用的是脉冲对消法，计算十字叉丝的在不同距离的衍射图像,这是第二能量熵的matlab代码，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，详细画出了时域和频域的相关图。