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主要介绍了各种关于人脸识别的核心算法，如LGBP，AdaBoost，SV的Kernel判别及基于特定人脸子空间-Introduces a variety of core face recognition algorithms, such as LGBP, AdaBoost, SV and the Kernel discriminant subspace based on a specific face
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这是压缩感知领域，一个重构算法--子空间追踪方法，此方法是基于OMP之后的改进算法。-This is a compressed sensing area, a reconstruction algorithm- subspace tracking methods, this method is based on the OMP after the improved algorithm.
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包括K-均值聚类算法的思想介绍，kmeans的MATLAB代码，c语言代码、c++代码。-Including the K-means clustering algorithm introduced the idea, kmeans of MATLAB code, c language code, c++ code.-Entropy Based Subspace Clustering for Mining Data- ENCLUS- a new version of PROCLUS algorit
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通过在线PCA来识别手势，并能对新增手势做一定的增量，很好的实现了增量学习。算法具有效率高，识别率好，速度快等特点，同样适合其他模式识别方面的应用。-The learning method for hand gesture recognition system based on vision is commonly off-line，which results in repeated off-line learning when new hand gestures come． Its real-
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MUSIC算法[1] 是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。MUSIC算法就是利用这两个互补空间之间的正交特性来估计空间信号的方位。噪声子空间的所有向量被用来构造谱，所有空间方位谱中的峰值位置对应信号的来波方位。MUSIC算法大大提高了测向分辨率，同时适应于任意形状的天线阵列
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针对非圆信号DOA估计问题,提出了一种基于实值特征值分解 (Eigenvalue decomposition,EVD)的求根MUSIC算法.首先利用非圆信号为实值信号的特点,将阵列上的接收数据及其共轭用欧拉公式转换为实值正弦与 余弦数据,然后将正弦与余弦数据进行串联,从而扩展了数据维数.由于采用实值矩阵的EVD,因此在EVD阶段的运算量简化为复值EVD的1/4.根据 EVD后获得的信号与噪声子空间的特点,对噪声子空间和导向矩阵进行重构以便于可以使用求根MUSIC算法获取对DOA的估计.仿真实验验
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There are reference Oh, Mathematics is part of the subspace, Genetic algorithm based reactive power optimization.
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Verify recognition algorithm based on palmprint recognition undergraduate complete set of online identity, Mathematics is part of the subspace, EULER numerical analysis method.
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