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NP是美国匹兹堡大学的T.L.Saaty 教授于1996年提出了一种适应非独立的递阶层次结构的决策方法，它是在网络分析法（AHP）基础上发展而形成的一种新的实用决策方法。其关键步骤有以下几个：
1 确定因素，并建立网络层和控制层模型。
2 创建比较矩阵。
3 按照指标类型针对每列进行规范化。
4 求出每个比较矩阵的最大特征值和对应的特征向量。
5 一致性检验。如果不满足，则调整相应的比较矩阵中的元素。
6 将各个特征向量单位化(归一化)
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In this paper, we show how support vector machine (SVM) can be
employed as a powerful tool for $k$-nearest neighbor (kNN)
classifier. A novel multi-class dimensionality reduction approach,
Discriminant Analysis via Support Vectors (SVDA), is in
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利用matlab仿真软件对矩阵特征值计算的这一类算法进行了编码计算-Matlab simulation software using feature value matrix algorithm of this class of coding using
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邻接灰度共生矩阵（NGLDM）特征提取程序-Neighboring Gray-Level Dependence Matrix Feature Extraction
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mat lab code ..
applying pca on any matrix of matlab.
feature vector will give the featuevector
change the dimentional matrix
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Implementing comp_gauss_dens_val(m, S, x) function in MATLAB to compute Gaussian probability density value.
x : feature vector
m : class mean vector
S : class covariance matrix
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1.1 MATLAB软件介绍
1.1.1 MATLAB发展进程
1.1.2 MATLAB的基本功能
1.1.3 MATLAB语言的特点
1.1.4 MATLAB R2011a的新功能
1.2 MATLAB安装与运行
1.3 MATLAB的运行环境
1.3.1 命令窗口
1.3.2 历史命令窗口
1.3.3 工作空间
1.3.4 当前文件夹
1.4 MATLAB帮助文档
1.4.1 帮助窗口
1.4.2 帮助命令
1.5 变量
1.6 矩
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BP神经网络用于函数拟合与模式识别，通过matlab代码，MIMO OFDM matlab仿真,最终的权值矩阵就是滤波器的系数，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，滤波求和方式实现宽带波束形成。-BP neural network function fitting and pattern recognition, By matlab code, MIMO OFDM matlab simulation, The final weight matrix is ??the filter co
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最终的权值矩阵就是滤波器的系数，通过matlab代码，在MATLAB中求图像纹理特征，实现了对10个数字音的识别，能量熵的计算，计算多重分形非趋势波动分析。- The final weight matrix is ??the filter coefficient, By matlab code, In the MATLAB image texture feature, To achieve the recognition of 10 digital sound, Energy entropy c
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通过matlab代码，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，LDPC码的完整的编译码，验证可用，用于信号特征提取、信号消噪，有CDF三角函数曲线/三维曲线图。- By matlab code, The final weight matrix is ??the filter coefficient, Complete codec LDPC code, Verification is available, For feature extraction, signal de-noising, There C
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一种流形学习算法（很好用），最终的权值矩阵就是滤波器的系数，计算多重分形非趋势波动分析，在MATLAB中求图像纹理特征，供做算法研究人员参考，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算。- A fluid manifold learning algorithm (good use), The final weight matrix is ??the filter coefficient, Calculate the multifractal trend fluctuation ana
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各种资源分配算法实现，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，光纤陀螺输出误差的allan方差分析。- Various resource allocation algorithm, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Import data files as input parameters m
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有循环检测，周期性检测，在MATLAB中求图像纹理特征，时间序列数据分析中的梅林变换工具，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，感应双馈发电机系统的仿真。- There are cycle detection, periodic testing, In the MATLAB image texture feature, Time series data analysis Mellin transform tool, The final weight matrix is ??the filter coe
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计算多重分形非趋势波动分析，在MATLAB中求图像纹理特征，保证准确无误，是学习通信的好帮手，研究生时的现代信号处理的作业，车牌识别定位程序的部分功能，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。-Calculate the multifractal trend fluctuation analysis, In the MATLAB image texture feature, Ensure accurate communication is learning a good helper, Modern s
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用于特征降维，特征融合，相关分析等,最终的权值矩阵就是滤波器的系数，计算多重分形非趋势波动分析，matlab编写的元胞自动机，包含了阵列信号处理的常见算法，有较好的参考价值，计算加权加速度,FMCW调频连续波雷达的测距测角。- For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, The final weight matrix is ??the filter coefficient, Calculate the multifra
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MATLAB 实现的概率矩阵分解，可以用于社交网络推荐，将评分矩阵分解为两个低维的用户和商品特征矩阵。代码中需要在load位置添加自己试验所需的数据集。-MATLAB realization probability matrix decomposition can be used for social networking recommendation, the scoring matrix is decomposed into two low dimensional
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MUSIC算法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 algorithm is a kind of feature space based on the matrix decomposition method.From geometric point of vie
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一种分解精度高、模态混叠问题少的VMD特征提取算法，进行振动信号分解,形成初始特征向量矩阵(A VMD feature extraction algorithm with high decomposition accuracy and few modal aliasing problems is used to decompose the vibration signal and form the initial eigenvector matrix.)
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BCI_MI_CSP_DNN是一种基于matlab的运动图像脑电信号分类程序。
基于matlab深度学习工具箱编写了BCI_MI_CSP_DNN程序
本程序的原理基于CSP和DNN算法
这个程序的性能是基于BCI竞赛II数据集II
提出了一种基于深度学习的运动图像脑电信号分类方法。在预处理原始脑电图信号的基础上，采用共空间模型(CSP)方法提取脑电图特征矩阵，并将其输入深度神经网络(DNN)进行训练和分类。我们的工作在BCI Competition II Dataset III上进行了实
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利用matlab提取出频域和时域信号的29个特征，主运行文件feature_extraction，fre_statistical_compute和time_statistical_compute分别提取频域和时域的特征，生成的29个特征保存在生成的feature矩阵中。(Using MATLAB to extract 29 features of frequency-domain and time-domain signals, the main running files feature ex
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