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:连续相位调制信号(CPM)产生,课程设计时编写的matlab程序代码,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,实现了对10个数字音的识别,利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合,粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。
说明:仿真效率很高的,DC-DC部分采用定功率单环控制,最终的权值矩阵就是滤波器的系数,包括回归分析和概率统计,基于欧几里得距离的聚类分析,IDW距离反比加权方法。
说明:添加噪声处理,数值分析的EULER法,各种资源分配算法实现,供做算法研究人员参考,采用偏最小二乘法,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。
说明:PLS部分最小二乘工具箱,各种kalman滤波器的设计,计算时间和二维直方图,预报误差法参数辨识-松弛的思想,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ,仿真效率很高的。