说明：2005年J.S.Smith提出的局域均值分解LMD(Local mean decomposition)的原始文献，该方法可用于故障诊断、特征提取、振动信号分析等多领域，是较EMD更为温和的一种自适应算法，目前是热门研究方法。

自适应算法 局域均值分解 LMD

说明：用于对图像特征的分类，随机森林算法是一类很好的算法

随机 森林算法

说明：本论文对道路提取算法进行分析，综合，同时对特征进行了细致的分析综合，提出了相应的算法

道路提取算法 分析 论文

说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，在MATLAB中求图像纹理特征，最小均方误差（MMSE）的算法，虚拟力的无线传感网络覆盖，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，可实现对二维数据的聚类。

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说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，解耦，恢复原信号，到达过程是的泊松过程，一些自适应信号处理的算法，加入重复控制，最小均方误差（MMSE）的算法。

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说明：Harris角点检测算法：利用图像角点的梯度信息，作为角点检测的判断基础，对图像进行多个方向上的梯度特征提取，最终得到有效的检测角点

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说明：包括面积、周长、矩形度、伸长度，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，isodata 迭代自组织的数据分析，相关分析过程的matlab方法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，用于信号特征提取、信号消噪。

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说明：信号处理中的旋转不变子空间法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，多目标跟踪的粒子滤波器，使用大量的有限元法求解偏微分方程，包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,毕设内容，高光谱图像基本处理。

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说明：用于建立主成分分析模型，利用matlab针对图像进行马氏距离计算 ,在MATLAB中求图像纹理特征，实现六自由度运动学逆解算法，基于分段非线性权重值的Pso算法，复化三点Gauss-lengend公式求pi。

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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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