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模式识别中的感知器算法
- 模式识别中的感知器算法，经典算法的实现
基于压缩感知的二维雷达成像算法
- ：压缩感知理论能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率。该文通过对复基带雷达回波信号模型的稀 疏性分析，提出了一种具有保相性的压缩感知距离压缩算法。在此基础上建立了距离向采用压缩感知距离压缩算法， 方位向采用传统的雷达成像算法处理的雷达2 维成像方案。通过对仿真和实测逆合成孔径雷达数据的成像处理验证 了方案的有效性
压缩感知图像压缩MATLAB实现
- 压缩感知的图像压缩MATLAB实现
压缩感知
- 压缩感知教程
压缩感知基本理论：回顾与展望
- 压缩感知基本理论：回顾与展望
matlab的感知器算法设计
- 基于matlab的感知器算法设计，可以将不同的模式类进行划分
基于感知器神经网络处理复杂的分类问题
- 基于感知器神经网络处理复杂的分类问题-based perceptron neural network to handle complex classification problems
利用双层感知器神经网络处理线性不可分的分类问题
- 利用双层感知器神经网络处理线性不可分的分类问题-use double perceptron neural networks to handle non-linear classification
感知分类器的MATLAB仿真源代码
- 感知器数据分类 MATLAB源代码实现 机器学习(classification machine learning)
感知机实现代码
- 感知机的入门学习，可供初学者学习参考。。。。。。。(Introduction to perceptron learning, for reference)
感知机
- 本代码用基本方式实现了感知机，还采用对偶的方式生成感知机模型~(This code uses the basic way to realize the perception machine, and also uses the dual way to generate the perceptron model ~)
简单MATLAB感知机算法
- 用C语言写的一个简单的感知机算法，适合初学者学习，希望能帮到大家(i wish this algorithm can help everybody)
感知哈希算法
- 感知图片哈希值算法源码，用来辨别两张图片是否一致，结果在10一下即是相同的图片，10以上就是完全不同的图片(Perceptual hash algorithm source code)
粒子群+压缩感知+DOA
- 改进粒子群优化在压缩感知DOA估计中的应用_赵宏伟(Application of improved particle swarm optimization in DOA estimation of compressed sensing)
信号稀疏分解及压缩感知理论应用研究
- 信号稀疏分解及压缩感知理论应用研究，论文(Research on sparse signal decomposition and compressed sensing theory)
识别-感知哈希算法
- 文字识别-感知哈希算法-易语言实现源代码(Text recognition - Perceptual Hashing Algorithm - easy language implementation source code)
压缩感知图像重构的算法
- 压缩感知图像重构的算法，直接观测原始信号（二维），最后重建(Compressed sensing image reconstruction algorithm, direct observation of the original signal (two-dimensional), and finally reconstruction)
压缩感知程序
- 压缩感知中稀疏分解算法的正交匹配追踪算法OMP(An orthogonal matching pursuit algorithm for compressed sensing OMP)
学习版压缩感知
- 能够运行的基于压缩感知的目标跟踪程序，使用VS2017和opencv3.3平台C++编写(A target tracking program based on Compressive Sensing)
认知无线网络中的协作频谱感知综述
- 认知无线网中频谱感知的综述，介绍了频谱感知技术的主要分类，几种检测方法的技术特定，以及研究趋势。(A review of spectrum sensing in cognitive radio networks, the main categories of spectrum sensing techniques, the technical specificity of several detection methods, and t