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韩国科学技术院(KAIST)

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基于PCA的ORL数据库人脸识别系统
这个包实现了基于‘Eigenface’PCA的人脸识别技术。

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基于最小均方(LMS)算法的信道均衡
基于最小均方(LMS)算法的信道均衡

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AFP-SRC
用稀疏表示分类器和主成分分析对抗冻蛋白进行分类

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基于反向传播的多层感知器神经网络
基于反向传播的多层感知器神经网络(MLP-NN)用于分类

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单层感知器神经网络
单层感知器神经网络-二元分类实例

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基于最小均方的麦基玻璃时间序列预测
基于最小均方的麦基玻璃时间序列预测

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约束最小均方算法
用L1和L2约束约束最小均方回归问题

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具有K均值聚类的径向基函数
在本次投稿中，我实现了径向基函数(RBF)神经网络的k均值聚类和伪逆方法....

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基于时间反向传播的系统识别
基于时间反向传播(BPTT)的递归神经网络非线性系统辨识

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主成分分析/基于hebbian的最大特征滤波器
主成分分析和基于hebban的最大特征滤波器

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基于时空RBF-NN的混沌时间序列预测
基于时空RBF神经网络的混沌时间序列预测

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基于时空RBF-NN的非线性系统辨识
在这篇论文中，我实现了RBF，分数RBF，和时空RBF神经网络的非线性系统识别…

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基于CNN的b超图像高效重建
基于深度学习的射频下采样b超图像重建

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梯度下降回归
梯度下降回归;一种求系统模型系数的方法。

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变步长最小均方(VSS-LMS)算法
本文档包含线性信道估计VSS-LMS的MATLAB代码。

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MATLAB中的OFDM信道估计
这个模拟代码是基于“乔丹街”的视频https://www.youtube.com/watch?v=SyKJrrNhPO8

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基于RBF神经网络的非线性系统辨识
基于RBF神经网络的非线性系统辨识

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基于径向基函数神经网络的麦基玻璃时间序列预测
基于径向基函数神经网络的麦基玻璃时间序列预测

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采用最小均方和最小均方算法进行系统辨识
采用最小均方和最小均方算法进行系统辨识

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基于“RBF神经网络的一种新型自适应核”的函数逼近
基于“RBF神经网络的一种新型自适应核”的函数逼近

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用最小均方(LMS)算法进行系统辨识
这是使用LMS算法进行系统识别的最简单示例。

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基于最小均方(LMS)算法的频域信道估计
基于最小均方(LMS)算法的频域线性信道估计

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基于volterra - lms的非线性系统辨识
非线性系统辨识的volterra -最小均方算法

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使用LMS算法的信道均衡
使用LMS算法实现信道均衡

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利用LMS和CLMS进行植物鉴定
仿真结果表明了最小均方(LMS)和复LMS (CLMS)的区别。

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基于递归最小二乘(RLS)和最小均方(LMS)算法的系统辨识
基于递归最小二乘(RLS)和最小均方(LMS)算法的系统辨识

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RBF神经网络的自适应新核(模式分类问题)
在这个模拟中，我为一个模式分类问题实现了四个不同的RBF内核。

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脉冲编码调制
此代码是脉冲码调制(PCM)及其变体增量调制的实现

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可变功率分数阶LMS (VP-FLMS)植物识别
分数阶LMS (FLMS)和变功率分数阶LMS (VP-FLMS)的植物鉴定

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基于最小均方(LMS)算法的自动/自适应直线增强(ALE)
基于最小均方(LMS)算法的自动/自适应直线增强(ALE)

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