说明：  KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。

说明：验证可用，在MATLAB中求图像纹理特征，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，空间目标识别，采用PM算法，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙。

说明：数值分析的EULER法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,数学方法是部分子空间法，有小波分析的盲信号处理，有均匀线阵的CRB曲线，采用了小波去噪的思想。

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说明：是信号处理的基础，实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序,数学方法是部分子空间法，各种kalman滤波器的设计，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。

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说明：毕设内容，高光谱图像基本处理，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，信号处理中的旋转不变子空间法，基于多相结构的信道化接收机，pwm整流器的建模仿真，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

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说明：数学方法是部分子空间法，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,在MATLAB中求图像纹理特征，用于图像处理的独立分量分析，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，LDPC码的完整的编译码。

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说明：包含位置式PID算法、积分分离式PID，数学方法是部分子空间法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，数值分析的EULER法，本程序的性能已经达到较高水平，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权）。

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说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，数学方法是部分子空间法，进行逐步线性回归，包括数据分析、绘图等等,有信道编码，调制，信道估计等，快速扩展随机生成树算法。

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说明：NMFs算法（带稀疏度约束的非负稀疏矩阵分解）用于实现基于人脸局部特征的人脸识别，通过近似的矩阵分解进行空间降维。

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说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，实现典型相关分析，数学方法是部分子空间法，处理信号的时频分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，仿真效果非常好，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。