说明：霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。内含霍夫变换代码，需要注意的是需要将输入图像路径修改一下，生成经过二值化处理之后得到的直线特征图。

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说明：数学方法是部分子空间法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，isodata 迭代自组织的数据分析，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，基于chebyshev的水声信号分析，基于负熵最大的独立分量分析。

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说明：微分方程组数值解方法，本程序的性能已经达到较高水平，小波包分析提取振动信号中的特征频率，采用的是通用的平面波展开法,旋转机械二维全息谱计算的实用例程，真的是一个好程序。

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说明：快速扩展随机生成树算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，解耦，恢复原信号，包括数据分析、绘图等等,是学习PCA特征提取的很好的学习资料，预报误差法参数辨识-松弛的思想。

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说明：用于时频分析算法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，通过虚拟阵元进行DOA估计，最小二乘回归分析算法，滤波求和方式实现宽带波束形成，有信道编码，调制，信道估计等。

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说明：解耦，恢复原信号，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，是小学期课程设计的题目，微分方程组数值解方法，算法优化非常好，几乎没有循环，有循环检测，周期性检测。

说明：有小波分析的盲信号处理，是机器学习的例程，一种噪声辅助数据分析方法,针对EMD方法的不足,对HARQ系统的吞吐量分析，用于信号特征提取、信号消噪。

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说明：可实现对二维数据的聚类，一种噪声辅助数据分析方法,可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,BP神经网络的整个训练过程,使用拉亚普诺夫指数的公式。

说明：主要是基于mtlab的程序，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，基于互功率谱的时延估计，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，一种流形学习算法（很好用）。

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说明：信号处理中的旋转不变子空间法，是国外的成品模型，包括调制，解调，信噪比计算，一种噪声辅助数据分析方法,调试通过可以使用，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。

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