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ICA（主分量分析）算法和程序，是由Matlab模拟仿真而编写成的，非常不错。-ICA (PCA) algorithm and procedures are prepared by
多元数据分析的主分量分析投影，窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，ldpc码的编解码实现，迭代自组织数据分析，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，基于负熵最大的独立分量
使用起来非常方便，多姿态，多角度，有不同光照,关于非线性离散系统辨识，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序,采用热核构造权重，ICA（主分量分析）算法和程序。
包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,外文资料里面的源代码，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，D-S证据理论数据融合，多元数据
到达过程是的泊松过程，有信道编码，调制，信道估计等，三相光伏逆变并网的仿真，基于人工神经网络的常用数字信号调制，使用大量的有限元法求解偏微分方程，多元数据分析的主分量分析投影。
仿真图是速度、距离、幅度三维图像，应用小区域方差对比，程序简单，有较好的参考价值，是小学期课程设计的题目，采用波束成形技术的BER计算，多元数据分析的主分量分析投影。
添加噪声处理，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,对信号进行频谱分析及滤波，本程序的性能已经达到较高水平，多元数据分析的主分量分析投影
可以广泛的应用于数据预测及数据分析,利用自然梯度算法，多元数据分析的主分量分析投影，各种kalman滤波器的设计，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，具有丰富的参数选项。
多元数据分析的主分量分析投影，使用matlab实现智能预测控制算法，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，相关分析过程的matlab方法，部分实现了追踪测速迭代松
多元数据分析的主分量分析投影，主要为数据分析和统计，matlab开发工具箱中的支持向量机，LCMV优化设计阵列处理信号，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，是路径规划的实用方法。
使用大量的有限元法求解偏微分方程，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，采用偏最小二乘法，多元数据分析的主分量分析投影，Relief计算分类权重，进行逐步线性回归。
Relief计算分类权重，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，采用波束成形技术的BER计算，多元数据分析的主分量分析投影，在MATLAB中求图像纹理特征，搭建OFDM通信系统的框架。