最小二乘支持向量机MATLAB程序，可分多类

【实例简介】这是一个使用深度学习工具箱中的长短期存储器（LSTM）网络在OFDM系统信号检测接收器上实现符号分类的例子。 is is an example of using the long short-term memory (LSTM) network in the Deep Learning Toolbox to achieve symbol classification at the receiver for signal detection in OFDM systems. 基于LSTM的神经网络是针对单个子载波进行训练的，该神经网络计算符号误码率（SER），并与最小二乘（LS）和最小均方误差（MMSE）估计进行了比较。

随机森林工具包randomforest-matlab(基于RF_MexStandalone-v0.02修改,保证可用)具体使用参考我的文章https://blog.csdn.net/ylrqvt/article/details/88379281

包里面有有整个的工程文件，包括工程文件，protues仿真源文件，还有虚拟串口软件和使用说明，串口调试工具，附详细使用说明和过程截图

近年来，在高性能全数字控制的电气传动系统中，作为电力电子逆变技术的关键，pwm技术从最初追求电压波形正弦，到电流波形正弦，再到磁通的正弦，取得了突飞猛进的发展［1］。在众多正弦脉宽调制技术中，空间电压矢量pwm（或称svpwm）是一种优化的pwm技术，能明显减小逆变器输出电流的谐波成分及电机的谐波损耗，降低脉动转矩，且其控制简单，数字化实现方便，电压利用率高，已有取代传统spwm的趋势。本文对空间电压矢量pwm的原理进行了深入分析，重点推导了每一扇区开关矢量的导通时间，并在ti公司生产的dsp上实现三相逆变器的控制，证明了分析的正确和可行性。

基于混沌映射的彩色图像加密算法分析与设计毕业论文和可执行的程序

【实例简介】资源包括《labview宝典》这本电子书PDF,以及配套的700个示例程序，以供大家学习。

最小二乘法训练RBF神经网络的源程序 能够运行

双目标定代码。解决方案Opencv已配置好。里面有说明文档和实验图片。可以直接运行，也可以根据自己的需要重新拍摄图像进行双目标定。

一种自适应平方根中心差分卡尔曼滤波算法（ASRCDKF），并应用于捷联惯性导航系统（SINS）大方位失准角初始对准中。ASRCDKF 算法以中心差分变换为基础，基于平方根滤波能够克服发散的思想，利用协方差平方根代替协方差参加递推运算，并将自适应估计原理引入该算法中，不仅克服了扩展卡尔曼滤波产生线性化误差和计算雅可比矩阵的不足，而且减小了计算量，保证了数值稳定性。同时，ASRCDKF 算法解决了传统滤波算法过度依赖系统动态模型和噪声统计特性先验知识的问题。通过滤波仿真，进一步表明了ASRCDKF 算法在SINS 大方位失准角初始对准中的有效性和优越性。

算法入门资源，便于快速掌握和复习。学的久了忘记的也可以用来回顾下……