说明：本书广泛吸收统计学，神经网络，数据挖掘，机器学习，人工智能，群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中，全书共13章：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测试，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计，决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法...

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说明：最小均方误差（MMSE）的算法，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，这是一个好用的频偏估计算法的matlab仿真程序,利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，基于人工神经网络的常用数字信号调制，本程序的性能已经达到较高水平。

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