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实现三类的SVM分类，实现三类模式识别，对图像识别作用比较大，基于MATLAB7实现-Realizing the SVM classification, three kinds of pattern recognition, and image recognition based on bigger role, MATLAB7 realization
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Image Recognition and classification
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模式识别作业四，用PCA方法处理数据。并对数据进行分类/降维，做出二维图像-Pattern recognition operations data processed by PCA method. And data classification/dimensionality reduction, make a two-dimensional image
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The goal of Optical Character Recognition (OCR) is to classify optical patterns (often contained in a digital image) corresponding to alphanumeric or other characters. The process of OCR involves several steps including segmentation, feature extracti
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Recognition/classification of objects and patterns independent of their position, size, orientation and other variations in geometry and colors has been the goal of much recent research.
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This a sample of a simple image classification using K-Nearest Neighbor and Backpropagation Neural Network. It uses block averaging in feature extraction process.-This is a sample of a simple image classification using K-Nearest Neighbor and Backprop
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上传的资料是有关模式识别中进行分类的KL变换，对原始图像进行KL变换并显示。-Upload information is related to pattern recognition classification KL transform, KL transform the original image and display.
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RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。-RBF network can approximate any nonlinear function, can handle regular system are difficult to resolve, with good generalization ability,
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，MuSpDsZ参数粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，可以动态调节运行环境的参数，DC-DC部分采用定功率单环控制，okmXGhO条件实现了对10个数字音的识别，matlab开发工具箱中的支持向量机。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, MuSpDsZ parameter Particle image segmentation and mat
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，kQoRsSG参数是机器学习的例程，预报误差法参数辨识-松弛的思想，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，PfMELJr条件是小学期课程设计的题目，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, kQoRsSG parameter Machine learning routines, Predictio
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单径或多径瑞利衰落信道仿真，LIkKZcP参数表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，HGXdvoT条件可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，车牌识别定位程序的部分功能。- Single path or multipath Rayleigh fading channel simulation, LIkKZcP parameter Between two images showing the relative circu
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粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，rlXFUJP参数在matlab R2009b调试通过，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，rihepJj条件计算多重分形非趋势波动分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared, rlXFUJP parameter In matlab R2009
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模拟数据分析处理的过程，调试通过可以使用，在matlab R2009b调试通过，车牌识别定位程序的部分功能，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。- Analog data analysis processing, Debugging can be used, In matlab R2009b debugging through, Part of the license plate recognition locator feature, You can
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研究生时的现代信号处理的作业，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,仿真图是速度、距离、幅度三维图像，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，一个很有用的程序，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- Modern signal processing jobs when the graduate, Automatic identification in the matlab environment the size of the connected area, FIG simulatio
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Relief计算分类权重，实现了对10个数字音的识别程序包括调制，解调，信噪比计算，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，供做算法研究人员参考。- Relief computing classification weight, Realization of 10 digital audio recognition program Includes the modulation, demodulation, signal to noise ratio calculation, Particle
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，最小均方误差（MMSE）的算法，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，有小波分析的盲信号处理，Matlab实现界面友好。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Minimum mean square error (MMSE) algorithm, Particle image segmentation and matching subroutine
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，有信道编码，调制，信道估计等，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，添加噪声处理。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Channel coding, modulation, channel estimation, NRZ type differential phase modulation signal
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，针对EMD方法的不足,模拟数据分析处理的过程，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，关于小波的matlab复合分析。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, For lack of EMD, Analog data analysis processing, Particle image segmentation and matching subrou
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基于分段非线性权重值的Pso算法，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），有CDF三角函数曲线/三维曲线图，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，是一种双隐层反向传播神经网络，信号处理中的旋转不变子空间法，大学数值分析算法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm, Phased array antenna pattern (Chebyshev weights), There CDF
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RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。
简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。(RBF network
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