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【实例简介】Hilbert-Huang 变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法，它是由美籍华人 Huang 以及他的同事在 1998 年提出的，从本质上讲这种方法是要对一个信号进行平稳化处理，得到信号的时间-频率-能量特征。HHT 是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。HHT 是分 EMD 和 Hilbert 变换两步来实现的，首先对非线性、非平稳信号进行 EMD 分解，逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势，这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF)，接着对每个 IMF 分量进行 Hilbert 变换。对于 EMD 分解得到的每个分量都有着不同的频率成分，通过对各分量的 Hilbert 变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。 Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况，它相当于傅里叶谱，但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。

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工资查询系统简介我们的目标:财务一键导入，教师网上查询。不用再发工资条，不需要EXCEL模板，不需要重做工资表格。一、项目背景由于目前的中小学教师工资项目繁多，大部分学校都是通过财务人员手工割工资条，再进行逐个教师的分发，每个月都要进行重复、繁杂的工作。为了减轻学校财务人员的工作量，方便教师实时了解自己每月的工资，而研发了本系统。二、解决方案为方便广大教职工查询本人工资，了解工资发放情况，提高部门工作效率，增强工作透明度，本系统提供如下两个主要功能：1、 普通教职工通过网页查询每月工资。2、 财务人员将每月EXCEL工资表一键导入系统，并且对表格的行列项目不做任何限制，不需要

1、利用MATLAB的GUI完成系统的编程及系统界面2、基于PCA算法实现人脸识别；读取人脸数据库；主成分分析法降维并去除数据之间的相关性；数据规格化；SVM训练（选取径向基和函数）；读取测试数据、降维、规格化；用步骤4产生的分类函数进行分类（多分类问题，采用一对一投票策略，归位得票最多的一类）；输出匹配度最高的一个

基于狼群算法实现旅行商问题的求解，适合大规模路径规划问题的求解，且维数越高效率越高，较其他算法的比较优势越明显。计算复杂度低。

LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。

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利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。输入和输出维数可以多维。实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。