自动设置隐藏模块名脚本

【实例简介】

先进PID控制MATLAB仿真第3版完整仿真程序

AM调制解调系统仿真（含软硬结合部分）

在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量），除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR），提取自变量组主成分的主成分回归分析（PCR）等方法外，还有偏最小二乘（PLS）回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。  偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些信息。

基于极大选择原理的自适应Fourier分解算法，比Fourier级数收敛速度更快。

自动编码器，代入数据即可运行。

很详细的RD经典算法，适合初学者% 零斜视角情况下的单个点目标的时域性质:% % 在方位向，信号能量随着远离波束中心而逐渐衰减。% 当距离向调频率Kr为正时，相位等值线为双曲线；当距离向调频率Kr为负时，相位等值线为椭圆。% 图中多出来的“鞍点”和“靶点”表明相位等值线存在虚像，故仅给出相位图等价于将复数信号表示成实数信号。

【实例简介】

压缩感知的阈值收缩算法 IST，做了改进，中文注释很详细

【实例简介】MATLAB机器学习