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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,PLS部分最小二乘工具箱,相参脉冲串复调制信号,基于负熵最大的独立分量分析,时间序列数据分析中的梅林变换工具,是机器学习的例程,BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, PLS PLS toolbox, Complex modulation coherent pulse train signal, Based on negative entropy largest independent component analysis, Time series data analysis Mellin transform tool, Machine learning routines, BP neural network function fitting and pattern recognition.
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