Segmentation

该为matlab详尽学习资料，第七章“矩阵分析”(The details for the matlab learning materials, Chapter 7, " Matrix Analysis" )

optimized-design-of-FIR-filters in pam

一个9输入4输出的矩阵，利用BP神经网络训练并预测。通过不断的调试获取最可靠地输出。(A 9-input 4-output matrix, using BP neural network training and prediction. Continue to debug access to the most reliable output.)

最速下降法代码，数值计算算法，换参数即可(steepest descent method)

PWM 整流器仿真模型３　　有一定代表性(ＰＷＭ)

关于支持向量机的一种较快速的计算方法,可以提高其计算速度,SVM-demo算法.(on support vector machines a more rapid method of calculation can improve their speed, SVM-demo algorithm.)

说明：  基于MRAS的永磁同步电机无速度传感器估计仿真模型(Sensorless estimation of PMSM Based on MRAS)

功率谱估计，通过matlab程序对声发射信号进行功率谱估计(Power spectrum estimation, through the matlab program to acoustic emission signals, power spectrum estimation)

支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区.因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器. (Support vector machine, the source code)

MATLAB code that implements the Boltzmann learning algorithm