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用可变步长的自然梯度算法解决盲信源分离问题。

模式识别mini project-脱机手写签名识别，这是每个学习模式识别的同学必做的课程设计mini project，主要功能要求如下： 一共有20个人，在其对应的文件夹中存放了每个人的20个手写签名图像，每幅图像均为PCX图像格式，大小为129 94像素大小。 对每个人的手写签名，用其中80%的图像作为训练样本进行训练，用余下的20%的图像进行测试。在签名图像进行特征提取时，提取6 个ET1和6 个DT12轮廓特征。每一个人的手写签名特征假设为48维特征空间的多维高斯分布。用贝叶斯参数估计法估算概率密度函数（pdf），然后用Bayes分类器识别。分别计算close test和open

基于matlab的坐标变换程序，通过坐标的平移和旋转，实现坐标系中不同位置处物体三维坐标匹配。

可以通过输入信号机信号的归一化信号，可以很轻易的计算出信号的主瓣宽度、积分旁瓣比、峰值旁瓣比的数值

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