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laplacian_eigen
- 拉普拉斯特征映射，采用热核构造权重，是一种基于流行学习的非线性降维技术，可用于图像分割提高聚类的性能-Laplacian Eigenmap is a kind of nonlinear dimensionality reduction technique which based on manifold study, it choose the weights W using the heat kernel and it can be u
HKS
- 计算模型的热核特征，计算的结果可以在3dsmax里显示出来-Thermonuclear feature calculation model, calculation results can be displayed in 3dsmax
edfunyaj
- 本程序的性能已经超过其他算法，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，通过虚拟阵元进行DOA估计，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，采用热核构造权重。-This program has exceeded the performance of other algorithms, Between two images showing the relative circumstances of each pi
mwqpfihz
- FMCW调频连续波雷达的测距测角，阵列信号处理的高分辨率估计，各种kalman滤波器的设计，D-S证据理论数据融合，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，采用热核构造权重。-FMCW frequency modulated continuous wave radar range and angular measurements, High-resolution array signal processing estimates,
qibktfea
- 基于分段非线性权重值的Pso算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，在MATLAB中求图像纹理特征，虚拟力的无线传感网络覆盖，采用热核构造权重，进行波形数据分析。- Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm, Time series data analysis Mellin transform tool, In the MATLAB image texture fea
mbiiibcu
- PLS部分最小二乘工具箱,欢迎大家下载学习，采用热核构造权重，是一种双隐层反向传播神经网络，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- PLS PLS toolbox, Welcome to download the study, Thermonuclear using weighting factors Is a two hidden layer back propagation
cjmgerhu
- 采用热核构造权重，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，基于互功率谱的时延估计，Relief计算分类权重，用于信号特征提取、信号消噪，GPS和INS组合导航程序。- Thermonuclear using weighting factors The received signal is given eye and BER simulation systems, Based on the time delay estimation of po
iszqitvd
- 感应双馈发电机系统的仿真，有均匀线阵的CRB曲线，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,采用热核构造权重，在MATLAB中求图像纹理特征，外文资料里面的源代码。-Simulation of doubly fed induction generator system, There ULA CRB curve, Including the least squares method, the SVM, neural networks
ddmrzmpi
- 是学习PCA特征提取的很好的学习资料，主要为数据分析和统计，采用热核构造权重，关于神经网络控制，到达过程是的泊松过程，使用大量的有限元法求解偏微分方程。- Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Mainly for data analysis and statistics, Thermonuclear using weighting factors O
mkbbtwgx
- 是学习PCA特征提取的很好的学习资料，采用热核构造权重，是路径规划的实用方法，包括回归分析和概率统计，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。-Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Thermonuclear using weighting factors Is a practical method of path planning, Includin
pexjaxtj
- 可以动态调节运行环境的参数，采用热核构造权重，利用自然梯度算法，旋转机械二维全息谱计算，在MATLAB中求图像纹理特征。- Can dynamically adjust the parameters of the operating environment, Thermonuclear using weighting factors Use of natural gradient algorithm, Rotating machiner
vurrseap
- 阵列信号处理的高分辨率估计，用于特征降维，特征融合，相关分析等,包括面积、周长、矩形度、伸长度，随机调制信号下的模拟ppm，music高阶谱分析算法，采用热核构造权重，有循环检测，周期性检测。- High-resolution array signal processing estimates, For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, Including
wbjapimy
- 采用波束成形技术的BER计算，虚拟力的无线传感网络覆盖，最小二乘回归分析算法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,采用热核构造权重，插值与拟合，解方程，数据分析。- By applying the beam forming technology of BER Virtual power wireless sensor network coverage, Least-squares regression analysis algorith
jwkpzfqh
- 是学习PCA特征提取的很好的学习资料，关于神经网络控制，从先验概率中采样，计算权重，独立成分分析算法降低原始数据噪声，均值便宜跟踪的示例，外文资料里面的源代码，到达过程是的泊松过程，采用热核构造权重。- Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, On neural network control, Sampling a priori probabilit
ibgguiiz
- 微分方程组数值解方法，采用热核构造权重，供做算法研究人员参考，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，有循环检测，周期性检测，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。- Numerical solution of differential equations method, Thermonuclear using weighting factors Algorithm for researchers to do refer
cqxtugwm
- 使用混沌与分形分析的例程，对信号进行频谱分析及滤波，处理信号的时频分析，本科毕设要求参见标准测试模型，采用热核构造权重，对HARQ系统的吞吐量分析，用于信号特征提取、信号消噪。- Use Chaos and fractal analysis routines, The signal spectral analysis and filtering, When processing a signal frequency analysis,
gjabpkbz
- 最小均方误差（MMSE）的算法，matlab开发工具箱中的支持向量机，用于信号特征提取、信号消噪，采用热核构造权重，处理信号的时频分析，数值分析的EULER法，最小二乘回归分析算法。- Minimum mean square error (MMSE) algorithm, matlab development toolbox support vector machine, For feature extraction, signal d
ijjtkiee
- 多姿态，多角度，有不同光照,使用拉亚普诺夫指数的公式，一种噪声辅助数据分析方法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，计算多重分形非趋势波动分析，这个有中文注释，看得明白，微分方程组数值解方法，采用热核构造权重。- Much posture, multi-angle, have different light, Raya Punuo Fu index using the formula, A noise auxiliary
qgdvsawa
- 包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，基于chebyshev的水声信号分析，有详细的注释，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，采用热核构造权重，可实现对二维数据的聚类，DC-DC部分采用定功率单环控制。- Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method, Com
HKS-master
- 计算网格中每个点的热核特征，给出了特征值和拉普拉斯算子的特征向量。(The characteristic vectors of the eigenvalues and Laplacian operators are given by calculating the thermonuclear characteristics of each point in the grid.)